AI开发：逻辑回归 - 实战演练- 垃圾邮件的识别（一）

逻辑回归的概念和演示

逻辑回归（Logistic Regression）最常用于二分类问题，即目标变量（标签）只有两个类别的场景。它通过拟合一个S形的Sigmoid函数来预测一个事件发生的概率，输出值在0到1之间，可以将其划分为两个类别。

常见场景

垃圾邮件分类：根据邮件内容预测邮件是否是垃圾邮件。
疾病预测：根据某些特征（如年龄、血压等）预测某人是否患有某种疾病。
客户流失预测：根据用户的行为数据，预测用户是否会流失。

示例：垃圾邮件分类

假设我们有一个简单的数据集，包含邮件的一些特征（例如：单词频率），并且我们想要预测邮件是否是垃圾邮件（1为垃圾邮件，0为正常邮件）。下面是一个简单的Python代码示例，使用逻辑回归来解决这个问题。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix# 假设这是我们的数据集，包含两个特征和一个标签
data = {'word_freq_discount': [0.1, 0.4, 0.2, 0.7, 0.3],'word_freq_free': [0.3, 0.1, 0.6, 0.8, 0.5],'label': [0, 1, 0, 1, 0]  # 0 - 正常邮件, 1 - 垃圾邮件
}# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)# 特征和标签
X = df[['word_freq_discount', 'word_freq_free']]  # 特征
y = df['label']  # 标签# 将数据拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)print("准确率:", accuracy)
print("混淆矩阵:\n", conf_matrix)

代码解释：

数据集准备：创建一个简单的数据集，其中包含两个特征（word_freq_discount, word_freq_free）和标签（label），label为0或1，表示邮件是否为垃圾邮件。
数据分割：使用train_test_split将数据集分割为训练集和测试集。
特征标准化：使用StandardScaler对特征进行标准化，保证数据在相同的尺度下。
模型训练：使用LogisticRegression训练逻辑回归模型。
预测和评估：通过预测并计算准确率以及混淆矩阵评估模型的性能。

输出：

准确率: 1.0
混淆矩阵:[[1 0][0 1]]

在这个简单的例子中，逻辑回归模型成功地对邮件进行分类，将垃圾邮件（1）和正常邮件（0）准确地分开了。

关于数据集的解释：

这个特征数据集 data 是一个简单的表格，表示了邮件中某些关键词出现的频率以及相应的标签（垃圾邮件或正常邮件）。具体来说，数据集包含以下内容：

1. `'word_freq_discount'`

这是一个特征，表示邮件中包含“discount”一词的频率。值越高，表示邮件中提到“discount”这个词的频率越高。这个特征可能用于判断邮件是否涉及促销、优惠等内容，通常这些词汇在垃圾邮件中出现的频率较高。

例如，0.1 表示该邮件中“discount”一词出现的频率是 10%，0.7 表示频率是 70%。

2. `'word_freq_free'`

这是另一个特征，表示邮件中包含“free”一词的频率。与“discount”类似，这个特征反映了邮件中“free”一词的出现频率。许多垃圾邮件中都会包含类似“free”这样的词汇，以吸引用户点击或打开邮件。

例如，0.3 表示该邮件中“free”一词出现的频率是 30%，0.8 表示频率是 80%。

3. `'label'`

这是目标变量，表示每封邮件是否为垃圾邮件。标签为：

0 表示正常邮件（非垃圾邮件）
1 表示垃圾邮件

数据集的具体内容：

data = {'word_freq_discount': [0.1, 0.4, 0.2, 0.7, 0.3],  # 频率: 邮件中 "discount" 的出现频率'word_freq_free': [0.3, 0.1, 0.6, 0.8, 0.5],     # 频率: 邮件中 "free" 的出现频率'label': [0, 1, 0, 1, 0]  # 标签: 0 表示正常邮件, 1 表示垃圾邮件
}

具体解释：

第一封邮件：
- word_freq_discount: 0.1（表示邮件中“discount”出现的频率为10%）
- word_freq_free: 0.3（表示邮件中“free”出现的频率为30%）
- label: 0（表示这是一封正常邮件）
第二封邮件：
- word_freq_discount: 0.4（表示邮件中“discount”出现的频率为40%）
- word_freq_free: 0.1（表示邮件中“free”出现的频率为10%）
- label: 1（表示这是一封垃圾邮件）
第三封邮件：
- word_freq_discount: 0.2（表示邮件中“discount”出现的频率为20%）
- word_freq_free: 0.6（表示邮件中“free”出现的频率为60%）
- label: 0（表示这是一封正常邮件）
第四封邮件：
- word_freq_discount: 0.7（表示邮件中“discount”出现的频率为70%）
- word_freq_free: 0.8（表示邮件中“free”出现的频率为80%）
- label: 1（表示这是一封垃圾邮件）
第五封邮件：
- word_freq_discount: 0.3（表示邮件中“discount”出现的频率为30%）
- word_freq_free: 0.5（表示邮件中“free”出现的频率为50%）
- label: 0（表示这是一封正常邮件）

解释：

"discount" 和 "free" 是两个常见的在垃圾邮件中出现的关键词。通常，垃圾邮件中会频繁使用这些词汇，尤其是当邮件内容涉及促销、免费赠品或优惠时。因此，这两个特征的频率对于区分垃圾邮件和正常邮件至关重要。
标签 (label)：0 代表正常邮件，1 代表垃圾邮件。通过训练逻辑回归模型，我们可以学习到当“discount”和“free”出现在邮件中时，垃圾邮件的可能性增加。

因此，这个数据集可以用来训练一个逻辑回归模型，学习如何根据邮件中“discount”和“free”这两个词的频率来预测邮件是否是垃圾邮件。

数据集的搜集和使用

在实际项目中开发反垃圾邮件应用时，数据集的来源可以有多种途径，主要依赖于应用的需求、资源和数据获取的渠道。以下是一些常见的途径，您可以通过这些途径获得或创建反垃圾邮件模型所需的训练数据集。

1. 公开数据集

许多研究者和公司会共享他们收集的垃圾邮件数据集，供其他开发者或研究者使用。常见的公开垃圾邮件数据集包括：

Enron Spam Dataset：这是一个常见的邮件数据集，包含了来自Enron公司的邮件数据，并标记了垃圾邮件和正常邮件。
SpamAssassin Dataset：SpamAssassin项目提供了一个公开的垃圾邮件数据集，包含了大量的垃圾邮件和正常邮件，适用于邮件过滤器的训练。
Ling-Spam Dataset：这个数据集包含了来自LINGUAMAIL邮件列表的邮件，适用于垃圾邮件分类任务。
TREC Public Spam Corpus：由TREC提供，包含了大量的邮件数据，可以用于垃圾邮件检测的研究。
Kaggle数据集：Kaggle上有一些关于垃圾邮件分类的公开竞赛和数据集，您可以直接下载并使用。

这些公开数据集的特点是已经标注了垃圾邮件和正常邮件，适合用来训练和评估反垃圾邮件模型。

2. 企业自有数据

对于商业应用，尤其是针对特定客户的反垃圾邮件应用，企业往往会依赖自己收集的邮件数据。这些数据可能来自于：

客户邮件系统的日志：企业可以访问客户邮件服务器（如Exchange、Gmail、Outlook等）的邮件日志。通过分析这些日志，可以标注哪些邮件是垃圾邮件，哪些是正常邮件。
用户举报的垃圾邮件：用户可以手动标记自己收到的垃圾邮件，企业可以通过收集这些用户反馈来建立垃圾邮件的训练数据集。这个方法的优点是数据集能够反映实际用户的需求和使用场景。
邮件内容分析：公司可以分析邮件的内容、附件和元数据（如发件人、主题、发送时间等），并结合垃圾邮件的规则来标记数据。

3. 爬虫抓取

对于没有现成标注数据的情况，开发者也可以通过爬虫抓取公共的邮件内容，并使用各种技术手段进行垃圾邮件的标注：

抓取公共论坛或邮件列表：很多公共邮件列表（如邮件讨论组、新闻组等）会包含大量邮件，可以从中提取垃圾邮件和正常邮件。通过分析这些邮件的特点，开发者可以为数据集添加标签。
使用网络爬虫抓取网页数据：通过爬取网站的评论区、论坛帖子等，也可以收集到垃圾邮件的相关数据，尤其是带有垃圾链接或广告的内容。

4. 通过合成数据集生成

当现有数据集不足以支持反垃圾邮件应用的开发时，可以通过合成数据集来生成训练数据。生成合成数据的一种常见方法是：

通过正则表达式或规则生成垃圾邮件：根据垃圾邮件的特征（如大量广告链接、关键词“免费”等）编写规则或脚本，自动生成垃圾邮件样本。这些合成数据可以用于扩充数据集，但在实际应用中，合成数据的质量可能无法与真实数据完全匹配。
通过模拟用户行为：使用模拟器模拟用户的邮件交互行为，生成反映用户实际行为的垃圾邮件和正常邮件。

5. 第三方反垃圾邮件数据提供商

一些专门从事垃圾邮件检测和防御的公司，会提供经过清洗和标注的数据集，这些数据集经过严格审核，具有较高的质量。这些数据集一般需要付费，但由于它们经过处理，可以节省大量的标注时间和成本。

数据标签（标签的来源）

标记垃圾邮件和正常邮件通常有两种方法：

人工标注：通过人工检查邮件内容，手动标注邮件为垃圾邮件或正常邮件。虽然精确度高，但这种方法成本较高，且对于大量数据可能不适用。
用户反馈：通过收集和分析用户的反馈（例如用户标记邮件为垃圾邮件），可以自动标注数据集中的邮件。

6. 数据增强

如果数据量不足，可以通过数据增强技术（如文本生成模型、同义词替换、邮件内容修改等）来扩展数据集。例如，利用深度学习模型（如GPT、BERT等）生成一些垃圾邮件内容，或者使用现有邮件数据进行一定的扰动（如随机修改一些单词或邮件主题），从而创造更多样化的训练数据。

实战演练

现在实战演练一下。假设接到一个任务，要开发一个对自己公司邮件进行分类的插件，已经存在有两个文件夹，文件夹 A 放了一些文本文件，是垃圾邮件。B文件夹放了一些文本文件，是正常邮件。根据这两个文件夹的内容作为基准来判断新邮件是否垃圾邮件。

思路：对两个文件夹中的文件提取特征，动态生成一个数据集，然后以这个数据集来判断一段文本是否是垃圾邮件。

为了实现对公司邮件进行垃圾邮件分类的插件，首先，我们需要进行以下几个步骤：

分析 A 文件夹（垃圾邮件）和 B 文件夹（正常邮件）中的文本文件，生成特征数据集 data。
基于 A 和 B 文件夹中的文本文件，提取关键词和特征，构建模型（比如使用逻辑回归）。
接收新的文本文件，根据 data 生成的模型进行预测，判断它是否是垃圾邮件。

我们可以分步完成这些任务：

步骤 1：读取文件并处理数据

首先，我们将 A 文件夹和 B 文件夹中的文本文件读入，并根据文件内容生成特征数据集 data。我们将使用 TfidfVectorizer 来提取关键词。

步骤 2：使用机器学习算法训练模型

我们可以使用 逻辑回归 或 支持向量机（SVM） 来训练模型，使用文件中的文本数据来学习垃圾邮件和正常邮件的区别。

步骤 3：预测新的邮件是否是垃圾邮件

对于新的邮件，我们会根据模型判断它是否是垃圾邮件。

初次代码：

首先，我们需要进行以下几个步骤：

分析 A 文件夹（垃圾邮件）和 B 文件夹（正常邮件）中的文本文件，生成特征数据集 data。
基于 A 和 B 文件夹中的文本文件，提取关键词和特征，构建模型（比如使用逻辑回归）。
接收新的文本文件，根据 data 生成的模型进行预测，判断它是否是垃圾邮件。

我们可以分步完成这些任务：

步骤 1：读取文件并处理数据

首先，我们将 A 文件夹和 B 文件夹中的文本文件读入，并根据文件内容生成特征数据集 data。我们将使用 TfidfVectorizer 来提取关键词。

步骤 2：使用机器学习算法训练模型

我们可以使用 逻辑回归 或 支持向量机（SVM） 来训练模型，使用文件中的文本数据来学习垃圾邮件和正常邮件的区别。

步骤 3：预测新的邮件是否是垃圾邮件

对于新的邮件，我们会根据模型判断它是否是垃圾邮件。

Python代码实现

以下是代码示例，展示如何完成上述任务。

import os
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np# 步骤 1：读取 A 文件夹和 B 文件夹中的文本文件
def read_files(folder_path):texts = []for filename in os.listdir(folder_path):with open(os.path.join(folder_path, filename), 'r', encoding='utf-8') as file:texts.append(file.read())return texts# 假设 A 文件夹为垃圾邮件文件夹，B 文件夹为正常邮件文件夹
folder_A = "path_to_folder_A"  # 垃圾邮件文件夹路径
folder_B = "path_to_folder_B"  # 正常邮件文件夹路径# 读取文件内容
spam_texts = read_files(folder_A)
ham_texts = read_files(folder_B)# 步骤 2：生成数据集 data
# 标签：垃圾邮件标记为 1，正常邮件标记为 0
texts = spam_texts + ham_texts
labels = [1] * len(spam_texts) + [0] * len(ham_texts)# 使用 TfidfVectorizer 转换文本数据为特征
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(texts)# 步骤 3：训练模型
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.3, random_state=42)# 使用逻辑回归模型训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 测试模型效果
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Model Accuracy: {accuracy:.4f}")# 步骤 4：判定新的邮件是否是垃圾邮件
def predict_spam_or_ham(new_email_text):new_email_vec = vectorizer.transform([new_email_text])prediction = model.predict(new_email_vec)if prediction == 1:return "垃圾邮件"else:return "正常邮件"# 示例：输入一个新的邮件文本进行预测
new_email = "Congratulations! You've won a free vacation. Claim now!"
result = predict_spam_or_ham(new_email)
print(f"新邮件预测结果: {result}")

代码解释：

读取文件夹中的文本文件：
- read_files() 函数会读取指定文件夹中的所有文本文件，并将其内容作为列表返回。
特征提取：
- 使用 TfidfVectorizer 将邮件内容转化为 TF-IDF 特征。TF-IDF 是常用的文本特征提取方法，能够衡量每个词在邮件中的重要性。
训练机器学习模型：
- 使用逻辑回归（LogisticRegression）作为分类器，训练模型来区分垃圾邮件（标签为 1）和正常邮件（标签为 0）。
- 通过 train_test_split 划分数据集，确保模型的训练和评估是独立的。
- 模型训练完成后，使用测试集评估模型的准确度。
预测新的邮件：
- 给定一个新的邮件文本，我们会将其转化为 TF-IDF 特征，然后通过训练好的模型进行预测。如果预测结果是 1，则表示是垃圾邮件；如果是 0，则表示是正常邮件。

测试：

你可以在文件夹 A 和 B 中放入实际的垃圾邮件和正常邮件文本文件。然后，代码会读取这些文件并生成 data，以便训练模型。
输入一个新的邮件文本，程序会判断它是否是垃圾邮件。

注意：

本代码中的路径 path_to_folder_A 和 path_to_folder_B 需要替换为实际的文件夹路径。
邮件文本文件应该是纯文本格式，并且每封邮件应该保存在一个单独的文件中。

这样，通过这个简单的插件，我们可以实现基于文本内容的垃圾邮件分类。

来一段插曲：

为了能看清楚data的结构，我们需要做一些额外的动作：

在前面的代码中，data 的概念体现在以下几个部分：

texts 和 labels：
它们是原始的文本数据和对应的标签。
- texts 是所有邮件的内容。
- labels 是每封邮件的类别（1 表示垃圾邮件，0 表示正常邮件）。
X 和 y：
它们是基于 texts 和 labels 提取的特征和目标标签：
- X 是通过 TfidfVectorizer 提取的特征向量（TF-IDF）。
- y 是对应的目标标签，和 labels 一致。

可以理解为：

X + y 相当于你的 data 数据集。
X 是特征部分，y 是标签部分。

如果需要以 data 的形式显式表示，代码可以做一些调整：

# 将特征和标签组合成一个类似的 data 结构
import pandas as pd# 获取特征的关键词列表
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()# 转化为 Pandas DataFrame 格式
data_df = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=feature_names)
data_df['label'] = labels  # 添加标签列# 打印 data
print(data_df)

输出的 `data_df` 示例

我们提取到的关键词有 ["free", "win", "vacation"]，数据会如下显示：

free	win	vacation	label
0.5	0.0	0.1	1
0.0	0.2	0.3	0
0.6	0.1	0.0	1
...	...	...	...

这个 data_df 就是完整的特征数据集（data），可以用来训练模型。

但是实际经过测试后，发现这个应用对任何文字都会定义为“垃圾邮件” 。

这不是我们想要的结果，我们需要对处理逻辑加以优化。

待续。。。（模拟邮件的文件资源包请下载附件）