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基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统的研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网的发展，电子邮件成为了人们最常用的沟通工具之一。然而，随之而来的垃圾邮件问题也日渐严重。垃圾邮件不仅会占据人们的时间和网络资源，还可能含有病毒、欺诈信息等潜在安全风险。因此，研究如何过滤垃圾邮件，成为了一项必要的任务。
当前，针对垃圾邮件过滤，常用的方法是利用机器学习算法进行分类，其中逻辑回归算法是一种经典的二分类算法，近年来在垃圾邮件过滤等领域得到了广泛应用。因此，本研究拟基于逻辑回归模型，研究垃圾邮件过滤系统的构建与优化方法，旨在提高垃圾邮件过滤的准确率和效率。
二、任务目标
1.研究基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统的构建方法，包括数据预处理、特征提取、模型训练等步骤。
2.针对垃圾邮件过滤中存在的问题，探讨优化方法，如特征选择、样本平衡等。
3.编写实现垃圾邮件过滤系统的程序，并进行实验验证，比较不同优化方法的效果。
三、任务内容
1.调研垃圾邮件过滤领域的现有研究，并总结机器学习算法在其中的应用情况。
2.收集并整理邮件数据集，包括垃圾邮件和正常邮件，并进行数据预处理，如去重、去停用词等。
3.进行特征提取，并进行特征选择，选择对分类有效的特征，并将其转换为可以输入逻辑回归模型的形式。
4.构建逻辑回归模型，并进行训练，并对模型进行评估和优化。
5.对优化方法进行实验验证，比较不同方法下的分类准确率、召回率、F1值等指标。
6.编写实现垃圾邮件过滤系统的程序，实现模型的部署和应用。
7.撰写相关研究报告，内容包括项目背景、相关技术介绍、数据集的获取与处理、模型的构建和评估、优化方法的实验验证和结果分析等。
四、任务计划
任务名称|任务完成时间
-|-
文献调研|第1周
数据集收集和预处理|第2周-第4周
特征提取和选择|第5周-第6周
模型构建与评估|第7周-第8周
优化方法实验验证|第9周-第10周
程序实现和系统部署|第11周-第12周
报告撰写与完善|第13周-第15周
五、预期成果
1.完成基于逻辑回归模型的垃圾邮件过滤系统的构建与优化方法的研究。
2.编写并实现垃圾邮件过滤系统的程序，并进行实验测试。
3.撰写相关研究报告，内容详实，结论严谨，格式规范。