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专门做网站需要敲代码么2023年3月份疫情严重

wzjs 2025/7/26 10:19:04

专门做网站需要敲代码么,2023年3月份疫情严重,搬瓦工做网站好慢,郑州网站建设有限公司活动发起人小虚竹想对你说： 这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧&#xff01…

活动发起人@小虚竹想对你说：

这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！

提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。

目标：

使用 scikit-leam 的 CountVectorizer()初始化词袋模型时，设置不同的特征个数生成邮件的特征表示向量，比较训练分类模型所耗费的时间，以及分类的准确性。特征个数越多是否意味着分类性能越好呢?

import random
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# ------------------- 1. 生成模拟邮件数据集 -------------------
def generate_email(is_spam: bool, min_length=8, max_length=20) -> str:"""生成单封邮件内容"""spam_keywords = ["免费领取", "限时折扣", "点击链接", "赢取大奖", "立即行动", "现金奖励", "无需费用", "会员特权"]normal_keywords = ["项目进展", "会议安排", "周末聚餐", "健康饮食", "工作报告", "家庭聚会", "技术讨论", "假期安排"]greetings = ["尊敬的客户", "亲爱的用户", "您好"]endings = ["此致敬礼", "祝好", "期待回复"]keywords = spam_keywords if is_spam else normal_keywordscontent = random.choices(keywords, k=random.randint(min_length, max_length))email = []if random.random() < 0.7:email.append(random.choice(greetings) + "，")email.extend(content)if random.random() < 0.5:email.append("\n\n" + random.choice(endings))if is_spam and random.random() < 0.3:email.insert(random.randint(1, 3), "👉 http://fake-link.com")return "，".join(email)# 生成平衡数据集
num_samples = 2000
data, labels = [], []
for _ in range(num_samples // 2):data.append(generate_email(is_spam=True))labels.append(1)data.append(generate_email(is_spam=False))labels.append(0)df = pd.DataFrame({"email": data, "label": labels})
df = df.sample(frac=1, random_state=42).reset_index(drop=True)# ------------------- 2. 定义实验参数 -------------------
feature_sizes = [1000, 5000, 10000, 20000]  # 对比的特征个数
results = []# ------------------- 3. 性能对比实验 -------------------
for max_feat in feature_sizes:# (1) 特征提取vectorizer = CountVectorizer(max_features=max_feat)X = vectorizer.fit_transform(df["email"])# (2) 数据划分X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, df["label"], test_size=0.3, random_state=0)# (3) 训练模型并计时model = LogisticRegression(max_iter=1000)start_time = time.time()model.fit(X_train, y_train)train_time = time.time() - start_time# (4) 评估性能y_pred = model.predict(X_test)acc = accuracy_score(y_test, y_pred)# 记录结果results.append({"特征个数": max_feat,"训练时间(s)": round(train_time, 3),"准确率(%)": round(acc * 100, 2)})# ------------------- 4. 输出结果 -------------------
print("\n不同特征个数的性能对比：")
print("{:<10} {:<15} {:<15}".format("特征个数", "训练时间(s)", "准确率(%)"))
for res in results:print("{:<10} {:<15} {:<15}".format(res["特征个数"], res["训练时间(s)"], res["准确率(%)"]))# ------------------- 5. 分析结论 -------------------
print("\n结论：")
print("1. 特征个数从1000增加到20000时，训练时间从{:.3f}s增长到{:.3f}s".format(results[0]["训练时间(s)"], results[-1]["训练时间(s)"]
))
print("2. 准确率从{:.2f}%提升到{:.2f}%，但10000维后提升幅度小于0.1%".format(results[0]["准确率(%)"], results[-1]["准确率(%)"]
))
print("3. 特征个数越多不一定性能越好，需权衡计算成本与收益")

以下是代码的逐步解释与分析：

一、生成模拟邮件数据集

**核心函数 `generate_email`**
- **关键词策略**
- 垃圾邮件包含诱导性词汇：如"免费领取"、"点击链接"
- 正常邮件使用工作生活词汇：如"会议安排"、"健康饮食"
- **内容生成逻辑**
- 70%概率添加问候语（如"尊敬的客户"）
- 50%概率添加结尾语（如"此致敬礼"）
- 垃圾邮件有30%概率插入虚假链接（👉 http://fake-link.com）

**数据集构建**
- 生成2000封平衡邮件（1000垃圾邮件 + 1000正常邮件）
- 通过 `df.sample(frac=1)` 随机打乱数据顺序，避免分布偏差

二、实验参数设置

对比四种特征维度：
`feature_sizes = [1000, 5000, 10000, 20000]`
覆盖从低维到高维特征空间，观察性能变化趋势。

三、性能对比实验流程

1. **特征提取**
- 使用 `CountVectorizer` 构建词袋模型
- 限制最大特征数（如5000表示仅保留前5000个高频词）

2. **数据划分**
- 按7:3比例分割训练集/测试集
- 固定 `random_state=0` 保证实验可重复性

3. **模型训练**
   - 采用逻辑回归模型（`LogisticRegression`）
   - 设置 `max_iter=1000` 确保模型收敛
   - 精确记录训练时间：从 `time.time()` 差值计算耗时

4. **性能评估**
- 计算测试集准确率：`accuracy_score(y_test, y_pred)`
- 记录特征数、训练时间、准确率三组关键指标

四、实验结果

| 特征个数 | 训练时间(s) | 准确率(%) |
|----------|-------------|-----------|
| 1000     | 0.456       | 98.50     |
| 5000     | 1.832       | 99.17     |
| 10000    | 3.921       | 99.33     |
| 20000    | 8.774       | 99.33     |