📘 Lesson · Lesson 94
Email Spam Detection
इस Project के बारे में
💡 एक नज़र में
यह project text पर Naive Bayes model से messages को spam या not spam classify करता है।
Program
Python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
texts = ["win money now", "meeting at office", "free lottery prize", "project deadline today"]
labels = ["spam", "ham", "spam", "ham"]
vec = CountVectorizer()
X = vec.fit_transform(texts)
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)
test = vec.transform(["win free prize"])
print("Prediction:", model.predict(test)[0])Prediction: spam
कैसे काम करता है
- CountVectorizer text को word-count numbers बनाता है।
- Naive Bayes सीखता है कौन से words spam बनाम ham में आते हैं, फिर predict करता है।
सारांश
- Text को numbers बनाएं, Naive Bayes train करें, फिर spam/ham predict करें।
- Text classification का practical परिचय।
💻 लाइव कोड एडिटर
इस पेज के प्रोग्राम यहीं तैयार हैं — चलाएँ, बदलें और सीखें। कुछ भी इंस्टॉल किए बिना।
OneCompiler द्वारा संचालित। कोड एडिटर में अपने आप आ जाता है — Run दबाकर आउटपुट देखें। अगर एडिटर न खुले तो नए टैब में खोलें.