Spam_Detector

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一.配置环境

1.运行环境

• Windows 10 x64
• python 3.5

2.依赖的python包

• sklearn
• pandas
• numpy
• nltk
• random
• pickle

二.文件说明

输出运行目录

• model 为模型保存的文件夹
  • NB_model.model 是朴素贝叶斯模型
  • RF_model.model 是随机森林模型
  • vectorizer.model 是TF-IDF模型（特征提取模型）
• ROC 为模型输出结果ROC曲线的图
  • NB_roc.jpg 是朴素贝叶斯模型输出的ROC曲线
  • RF_roc.jpg 是随机森林模型输出的ROC曲线
• resource_data 为源文件
  • spam.csv 是原下载的数据集
  • stopwords.txt 是从网上下载的停用词（英文 + 标点）
• flask_test.py 是flask api接口开发
• genenrate_model.py 是生成模型文件，同时也是整个搭建模型的过程（函数式编程）
• package_API.py 是封装了模型类，也包含了模型的所有过程（面向对象），
  • class Spam_Detector() 提供完整接口，并且包含建模的所有过程
  • class One_record_test() 提供对于输入一条记录，输出结果的类，供给flask测试
• corpus.csv 是利用源文件输出的TF-IDF模型的语料库
• spam_new.py 是利用源文件输出的整理后的数据集
• read_me.md 是模型构建和文件的解释说明

三.模型评价指标

1.朴素贝叶斯模型

####（1）训练集上进行10次交叉验证的结果求平均值，准确性是86.6% ####（2）模型的准确率，查全率，f1得分

class	precision	recall	f1-score	support
0	0.99	0.85	0.91	965
1	0.48	0.92	0.63	150
avg/total	0.92	0.86	0.87	1115

（3）混淆矩阵

Confusion_matrix	0	1
0	816	149
1	12	138

（4）ROC曲线

（5）训练模型时间 ：0:00:11.819382

2.随机森林模型

#####（1）训练集上进行10次交叉验证的结果求平均值，准确性是97.1% ####（2）模型的准确率，查全率，f1得分

class	precision	recall	f1-score	support
0	0.97	1.00	0.99	965
1	1.00	0.81	0.89	150
avg/total	0.97	0.97	0.97	1115

（3）混淆矩阵

Confusion_matrix	0	1
0	965	0
1	29	121

（4）ROC曲线

（5）训练模型时间 ：0:04:13.444018

四.样本不均衡问题

由于label = 1 的样本一共是747个（spam）， 而label = 0 的样本一共是4825个（ham）。 1:0 = 1:7,造成样本不均衡

• 一开始想通过在模型中赋予label= 1 更高的权重，但是发现即使这样做了，并不会将假阳性FPR大大降低，实验只能降低一点点，说明作用不大。
• 之后实验采用对文本数据进行重采样和欠采样：SMOTE+ENN算法。