迷惑メールを分類してみた

今回は、「単純なアルゴリズムで迷惑メールを分類する」というテーマで、紹介していきます。

具体的には、

1. ナイーブベイズ
2. ロジスティック回帰
3. パーセプトロン

を使って、それぞれでどのぐらいの精度が出るのかを、調査してみたいと思います。

わかりやすくまとめていきますので、ぜひチャレンジしてみてくださいね！

ナイーブベイズ

このナイーブベイズについて説明するには、「ベイズの定理」について知る必要があります。

「ベイズの定理」とは、以下で表される、条件付き確率に関する式です。

$$P(B|A)=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$$

「$P(B)$ 」は、事象 A が起きるかどうかに関わらず、事象 B が起こる確率です。

「$P(B|A)$ 」は、事象 A が起きた場合に、事象 B が起きる確率です。

基本的には、事象 A が実際に起こったことやデータ、事象 B が求めたい情報や分類したいものになります。

たとえば、ある土地では、雨が降る確率が「 $P(rain)=0.1$」になりますね！

ナイーブベイズとは

「ナイーブベイズアルゴリズム」とは、ベイズの定理を元に与えられたデータから、最も確からしいものはどれかを検証するアルゴリズムです。

わかりやすく、文書の分類で考えてみましょう。

与えられた文書を、「経済・スポーツ・芸能」などのカテゴリに分けるとします。

これら各カテゴリの文書に、あらかじめ、出現する単語の頻度を学習させておくのです。

たとえば経済カテゴリなら、「金融・日経平均・ビジネス」などの単語が、出現しやすくなります。

スポーツカテゴリなら、「野球・応援・監督」などの単語が、文書に出現しやすくなりますね。

与えられた文書に出現する単語を解析し、このデータを元に、どのカテゴリの文書に最もふさわしいかを出力していくわけです。

ナイーブベイズアルゴリズムには課題も

ただし、ナイーブベイズアルゴリズムは、現実世界の問題へは応用しにくいです…。

というのも、「それぞれのデータは独立である」という、仮定に基づいているため。

しかし、比較的簡単なアルゴリズムで、計算リソースも少なく済むので、条件を満たすようなデータに対しては十分に使えます。

迷惑メール分類

では実際に、迷惑メールの分類を行います。

今回学習させるデータは、kaggle の「sms-spam-collection-dataset.zip」。

【 kaggle：学習データ】
https://www.kaggle.com/uciml/sms-spam-collection-dataset

以下にコードを載せます。

1import random
2import matplotlib.pyplot as plt
3import numpy as np
4import pandas as pd
5from sklearn.model_selection import train_test_split
6from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
7from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
8
9# CSV読み込み・データ整理
10df = pd.read_csv('/spam.csv', encoding='latin-1')
11df.drop(['Unnamed: 2', 'Unnamed: 3', 'Unnamed: 4'], axis=1, inplace=True)
12df.rename(columns={"v1":"label", "v2":"text"}, inplace=True)
13
14n = random.randint(0,5567)
15cut_data = df.loc[n:n+4]
16
17df.drop([n,n+1,n+2,n+3,n+4], axis=0, inplace=True)
18
19# トレーニング・評価データ分割
20X = pd.DataFrame(df['text'])
21Y = pd.DataFrame(df['label'])
22X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, train_size=0.7, test_size=0.3, random_state=1)
23
24# 単語の出現回数取得
25vec_count = CountVectorizer(min_df=3)
26vec_count.fit(X_train['text'])
27
28# トレーニング・評価データをベクトル化
29X_train_vec = vec_count.transform(X_train['text'])
30X_text_vec = vec_count.transform(X_test['text'])
31
32# ベルヌーイモデルを利用（2値分類）
33model = BernoulliNB()
34model.fit(X_train_vec, Y_train['label'])
35
36# 予測テキストデータ作成
37check_data_text = np.array(cut_data["text"])
38check_data_label = np.array(cut_data["label"])
39df_data = pd.DataFrame(check_data_text, columns=['text'])
40
41# 予測テキストデータをベクトル化
42input_vec = vec_count.transform(df_data['text'])
43
44# 予測結果の表示
45print(model.predict(input_vec))
46print(cut_data['label'])

まずは与えられたデータで、「スパムメール」と「通常メール」に含まれる、単語の頻度を数えます。

それを元に、単語のベクトル化を行います。

単語の出現頻度に関するデータをベクトル化させることで、実際に学習をして、分類器を作成していくのです。

作成した分類器に、あらかじめ分離しておいた、予測用のデータを渡します。

結果は、「5/5」で正解となりました。

パーセプトロン

「パーセプトロン」とは、現在のディープラーニング分野の大元となるアルゴリズムです。

このアルゴリズムでは、複数の入力に対し、重みをつけて学習させておいたバイアスを加算します。

「0」か「1」を出力する、単層ニューラルネットワークです。

式で表すと、以下のようになります。

$$（出力）=b+x_1w_1+x_1w_1+x_1w_1+……$$

それぞれの意味は、次の通り。

1. b：バイアス
2. x_n：入力
3. w_n：x_nにかかる重み

迷惑メール分類

では、パーセプトロンを使って、迷惑メールの分類をしていきましょう！

以下にコードを載せます。

1# X_train_vecやY_trainはナイーブベイズで整えたデータを再利用
2
3from sklearn.linear_model import Perceptron as Pec
4# パーセプトロン
5model = Pec(eta0 = 0.1,random_state=1,shuffle=True)
6model.fit(X_train_vec,Y_train['label'])
7
8# 予測結果の表示
9print(model.predict(input_vec))
10print(cut_data['label'])

今回は、ナイーブベイズの時に整えたデータを、そのまま流用しました。

上で説明した通り、ベクトル化した単語を入力として重みを学習し、分類器を作成します。

こちらも、「5/5」で正解でした。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、一般化線形モデルのひとつです。

基本的には、パーセプトロンと同じモデルを利用します。

入力に対して、重みをつけバイアスを加えて、出力を決定するのです。

具体的に、パーセプトロンとの違いは、次のとおり。

1. パーセプトロン：「確率的勾配降下法」を利用
2. ロジスティック回帰：「座標降下法」や「準ニュートン法」を利用

迷惑メール分類

では、ロジスティック回帰を使って、迷惑メール分類をしていきましょう！

1# X_train_vecやY_trainはナイーブベイズで整えたデータを再利用
2from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LogR
3model = LogR(random_state=1)
4model.fit(X_train_vec,Y_train['label'])
5
6# 予測結果の表示
7print(model.predict(input_vec))
8print(cut_data['label'])

データは、上2つと同じものを使っています。

やってることもほとんど同じで、

1. 単語をベクトル化
2. それを学習させて重みを決定
3. 予測テスト

という流れです。

こちらは正解率が「4/5」で、1問だけスパムメールを、通常のメールと間違えていました…。

さいごに

今回は、「ナイーブベイズ」「パーセプトロン」「ロジスティック回帰」という3つの単純なアルゴリズムで、迷惑メールの分類（文書分類）を行いました！

どれも簡単で扱いやすく、理解もしやすいアルゴリズムだったかと思います。

精度も良かったので、2種類の文書分類程度なら、このぐらい簡単なものを使ってもいいかもしれませんね。

ぜひ、皆さんもお試しあれ！

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