📘 第6课：最终项目——构建你的垃圾邮件分类器并作为专业人士展示

"不要在学习时结束课程……要在创造时结束课程。"

⏱️ 本课预计时长： 90-120分钟

🎯 学习目标

完成本课后，你将能够：

1. 应用前几课学到的所有知识来构建一个完整的垃圾邮件分类器。
2. 专业地构建机器学习项目。
3. 清晰地记录你的过程和结果。
4. 将你的项目作为作品集展示。

🚀 项目概述

在这个最终项目中，你将从零开始构建一个完整的垃圾邮件分类器，应用你在整个课程中学到的所有知识：

1. 问题定义：你将清楚地定义你要解决的问题。
2. 数据收集：你将使用SMS垃圾邮件收集数据集。
3. 数据探索：你将探索和理解数据。
4. 数据准备：你将清理和预处理数据。
5. 模型训练：你将训练一个机器学习模型。
6. 模型评估：你将评估你的模型性能。
7. 项目展示：你将记录和展示你的工作。

📋 项目要求

1. 代码实现

你的项目应包括：

• 数据加载和探索
• 数据预处理和清理
• 使用至少一种算法训练模型
• 使用适当指标评估模型
• 代码中的清晰文档

2. 书面报告

你的报告应包括：

• 问题陈述和目标
• 使用的数据集描述
• 方法和途径
• 结果和评估
• 结论和可能的改进
• 使用资源的参考文献

3. 项目结构

按以下方式组织你的项目：

spam-classifier-project/
├── data/
│   └── (数据集文件)
├── src/
│   ├── data_preprocessing.py
│   ├── model_training.py
│   └── evaluation.py
├── notebooks/
│   └── (如果使用Jupyter notebooks)
├── README.md
└── requirements.txt

🛠️ 分步指南

步骤1：项目设置

1. 为你的项目创建一个新目录
2. 设置虚拟环境
3. 安装所需包（pandas、scikit-learn、matplotlib、seaborn）
4. 下载SMS垃圾邮件收集数据集

步骤2：数据加载和探索

1. 将数据集加载到pandas DataFrame中
2. 探索数据结构
3. 检查缺失值
4. 分析垃圾邮件与正常邮件的分布
5. 可视化数据中的关键模式

步骤3：数据预处理

1. 清理文本数据（删除特殊字符，转换为小写）
2. 将数据分割为训练集和测试集
3. 使用CountVectorizer或TfidfVectorizer向量化文本
4. 编码标签（垃圾邮件/正常邮件转换为0/1）

步骤4：模型训练

1. 选择适当的算法（推荐朴素贝叶斯）
2. 在训练数据上训练模型
3. 保存训练好的模型以备后用

步骤5：模型评估

1. 在测试集上进行预测
2. 计算准确率、精确率、召回率和F1分数
3. 创建混淆矩阵
4. 分析结果并识别潜在改进

步骤6：文档和展示

1. 编写全面的README.md文件
2. 用注释记录你的代码
3. 创建结果的可视化
4. 准备项目简短展示

📊 评估标准

你的项目将基于以下标准进行评估：

技术实现 (40%)

• 数据预处理的正确实现
• 适当的模型选择和训练
• 使用相关指标的正确评估
• 代码质量和组织

分析和解释 (30%)

• 对问题和方法的清晰理解
• 彻底的数据探索和分析
• 结果的有意义解释
• 局限性和潜在改进的识别

文档和展示 (30%)

• 结构良好且全面的README
• 清晰的代码文档
• 结果的专业展示
• 使用资源的正确引用

🎯 交付物

1. 代码仓库：包含所有代码和文档的完整GitHub仓库
2. 书面报告：总结你项目的2-3页PDF报告
3. 项目展示：5分钟的展示（幻灯片或视频）

💡 成功提示

1. 尽早开始：不要等到最后一分钟才开始你的项目
2. 记录一切：跟踪什么有效什么无效
3. 增量测试：在构建时测试管道的每个步骤
4. 寻求帮助：如果遇到困难不要犹豫提问
5. 发挥创意：添加你自己的个人风格使项目独特

🚀 准备开始了吗？

恭喜你到达本课程的最后一课！你现在拥有构建第一个机器学习项目所需的所有工具和知识。这个项目不仅会巩固你所学的知识，还将作为你作品集中的宝贵补充。

慢慢来，仔细认真，最重要的是，享受构建令人惊叹作品的乐趣！

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