それでは、いよいよ訓練に・・・

ここでは、実際にスパムメールを訓練し、スパムとハムを正しく分類できてるかを

訓練時の正解率と

テスト時の適合率と再現率によって

その性能を確認する

陽性＝正解（または正解と判断したもの）

陰性＝間違い（または間違いと判断したもの）

●：正解

●：正解と判断したが間違っていたもの

●：間違いと判断したが正解であったもの

陰性           |    陽性

a, y, t, n       |    j

------------------↑適合率（1/3）

ｍ　ℳ          | m M

　　　　　　←再現率（2/4）

結果のみ

===========================================================================

[[  6   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0]
 [103   8  11   9   3   1   3   0   2   3   0]
 [ 61   2   0   1   3   5   1   3   1   0   3]]
{'s': 7, 'the': 2, 'all': 6, 'of': 3, 'url': 5, 'group': 10, 'christian': 9, 'and': 1, 'on': 8, 'to': 4}
[CV]  ................................................................
[CV] .................................. , score=0.98375, total=   0.0s
[Parallel(n_jobs=1)]: Done   1 out of   1 | elapsed:    0.0s remaining:    0.0s
[CV]  ................................................................
[CV] .................................... , score=0.985, total=   0.0s
[Parallel(n_jobs=1)]: Done   2 out of   2 | elapsed:    0.1s remaining:    0.0s
[CV]  ................................................................
[CV] ................................... , score=0.9925, total=   0.1s
[Parallel(n_jobs=1)]: Done   3 out of   3 | elapsed:    0.3s finished
交差検証のスコアは
0.9870833333333334
テストセットの適合率： Precision: 94.90%
テストセットの再現率： Recall: 97.89%