TREC06C 数据集划分：贝叶斯垃圾邮件过滤系统训练与测试

TREC06C 数据集划分：贝叶斯垃圾邮件过滤系统训练与测试

在基于贝叶斯模型的垃圾邮件过滤系统设计实现过程中，需要将 TREC06C 数据集划分为训练集和测试集。以下是推荐的划分方法：

随机划分方法

1. 随机选择样本： 将 TREC06C 数据集中的样本按照一定比例随机分为训练集和测试集。通常选择 70% 的数据作为训练集，30% 的数据作为测试集。
2. 比例一致性： 确保训练集和测试集中的垃圾邮件和非垃圾邮件的比例相似，以保证模型的训练和测试结果的准确性。

数据预处理与模型训练

1. 预处理： 对训练集进行预处理，包括分词、去停用词、词干化等操作，将文本转化为向量表示，以便于后续的模型训练。
2. 模型训练： 利用训练集训练贝叶斯分类器。

模型测试与评估

1. 测试： 对测试集进行模型测试。
2. 评估： 计算分类器的准确率、召回率、F1 值等评价指标，以评估模型的表现。

模型优化

可以根据测试结果对模型进行调优，如调整先验概率、调整词频阈值等。最终得到一个性能良好的垃圾邮件过滤器。