🚀 前言
在网络社区中，留言板常常成为用户交流的重要场所，但同时也可能充斥着一些侮辱性或垃圾信息。如何有效过滤这些不良信息？答案是——机器学习！今天就用Python实现朴素贝叶斯算法，为你的留言板保驾护航！
💡 原理简述
朴素贝叶斯是一种基于概率统计的经典分类方法。它假设特征之间相互独立，并通过计算文本属于某一类别的后验概率来完成分类任务。在这里，我们将利用该模型识别侮辱性言论，构建一个智能过滤器。
💻 代码实现
首先准备数据集，包含正常评论与侮辱性评论两类样本。接着对文本进行分词、去除停用词等预处理操作，再提取TF-IDF特征向量。最后训练模型并测试其准确率。运行如下脚本即可完成整个流程：
```python
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
示例数据
texts = ["你是个笨蛋", "天气真好", "你太愚蠢了", "我很开心"]
labels = [1, 0, 1, 0]
特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
训练模型
clf = MultinomialNB().fit(X, labels)
```
🎯 效果展示
经过多次迭代优化，该模型可以达到较高的准确率，成功拦截绝大部分侮辱性内容。🎉
🌟 总结
朴素贝叶斯算法简单高效，非常适合初学者入门实践。希望这篇教程能帮助大家打造更优质的网络环境！💪