Sklearn 机器学习 邮件文本分类 加载邮件数据

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Sklearn 机器学习 邮件文本分类 - 加载邮件数据

在自然语言处理（NLP）中，邮件文本分类是一个经典的应用场景，比如 垃圾邮件识别。

本篇文章将介绍如何使用 Scikit-learn（Sklearn） 加载邮件数据，并为后续的模型训练打下基础。

虽然 20newsgroups 数据集主要用于主题分类（如体育、科技、政治等），但文本加载与预处理的逻辑同样适用于 垃圾邮件识别 等其他邮件分类场景。使用 fetch_20newsgroups 这一内置数据集，它包含不同主题的新闻邮件，可以很好地模拟邮件分类的训练数据。

📌 一、项目环境准备

在开始之前，需要确保本地已安装好 Python 和 Scikit-learn。

pip install scikit-learn

依赖库说明：

• scikit-learn：机器学习框架
• numpy：数据处理（本篇未直接使用，但在特征转换、数据清洗等后续步骤中会频繁用到，建议提前安装）
• pandas：