Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)（第2版）（微課版）課件 第13章 基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)垃圾短信分類_第1頁(yè)
Python中文自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)與實(shí)戰(zhàn)（第2版）（微課版）課件 第13章 基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)垃圾短信分類_第2頁(yè)
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基于TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)垃圾短信分類使用平臺(tái)配置垃圾短信分類案例的步驟和流程在TipDM大數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)上配置垃圾短信分類示例的總體流程如右圖。使用平臺(tái)配置垃圾短信分類案例的步驟和流程在平臺(tái)上配置示例得到的流程如右圖。數(shù)據(jù)源配置數(shù)據(jù)包括短信數(shù)據(jù)（CSV文件）、兩個(gè)自建詞庫(kù)（TXT文件）和一張?jiān)~云圖背景圖（JPG文件）。新增數(shù)據(jù)集。創(chuàng)建工程。配置“輸入源”組件。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理的操作步驟如下：缺失值處理重復(fù)值處理脫敏jieba分詞數(shù)據(jù)篩選詞頻統(tǒng)計(jì)繪制詞云圖數(shù)據(jù)采樣表堆疊添加衍生變量修改列名構(gòu)建模型按照8∶2的比例將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。采用自定義樸素貝葉斯分類組件進(jìn)行垃圾短信分類，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)劃分。構(gòu)建樸素貝葉斯模型。模型評(píng)價(jià)。

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