1.读取
2.数据预处理
3.数据划分—训练集和测试集数据划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y_train)
4.文本特征提取
sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer
sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf2 = TfidfVectorizer()
观察邮件与向量的关系
向量还原为邮件
4.模型选择
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
说明为什么选择这个模型？
高斯分布模型：正态分布，用于一般分类问题，可以将连续型变量（特征）转换成离散型的值。
多项式分布模型：适用于文本分类（特征是单词，值是单词的出现次数）。
所以选用多项式分布模型。
5.模型评价：混淆矩阵，分类报告
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_predict)
说明混淆矩阵的含义
混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。
每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；
每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目；
每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。
TP：真正类(True positive)，样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类。
FN：假负类(False Negative)，样本的真实类别是正类，但是模型将其识别成为负类
FP：假正类(False positive)，样本的真实类别是负类，但是模型将其识别成为正类
TN：真负类(True Negative)，样本的真实类别是负类，并且模型将其识别成为负类。
from sklearn.metrics import classification_report
说明准确率、精确率、召回率、F1值分别代表的意义
（参考：https://blog.csdn.net/u013063099/article/details/80964865）
准确率（Accuracy）：所有的预测正确（正类负类）的占总的比重。
精确率（Precision）：查准率，即正确预测为正的占全部预测为正的比例。
召回率（Recall）：查全率，即正确预测为正的占全部实际为正的比例。
F1值（H-mean值）：用来衡量二分类模型精确度的一种指标，同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。
F1值为算数平均数除以几何平均数，且越大越好，将Precision和Recall的上述公式带入会发现，当F1值小时，True Positive相对增加，而false相对减少，即Precision和Recall都相对增加，即F1对Precision和Recall都进行了加权。
公式转化之后为：
6.比较与总结
如果用CountVectorizer进行文本特征生成，与TfidfVectorizer相比，效果如何？
CountVectorizer：
只考虑词汇在文本中出现的频率
TfidfVectorizer：
除了考量某词汇在本文本出现的频率，还关注包含这个词汇的其它文本的数量
能够削减高频没有意义的词汇出现带来的影晌，挖掘更有意义的特征
CountVectorizer与TfidfVectorizer相比：
混淆矩阵：真正类更少、假负类更多、假正类更少、真负类更多。
分类报告：准确率更高、综合精确率（查准率）更低、综合召回率（查全率）更高、F1值更高
模型准确率也更高。
通过上面的对比结果，感觉用CountVectorizer效果好，但是用TfidfVectorizer可以削减高频没有意义的词汇，应用于实际更有意义，实际效果也会更好。