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Sklearn 機器學習 郵件文本分類 - 加載郵件數據

在自然語言處理（NLP）中，郵件文本分類是一個經典的應用場景，比如 垃圾郵件識別。

本篇文章將介紹如何使用 Scikit-learn（Sklearn） 加載郵件數據，并為后續的模型訓練打下基礎。

雖然 20newsgroups 數據集主要用于主題分類（如體育、科技、政治等），但文本加載與預處理的邏輯同樣適用于 垃圾郵件識別 等其他郵件分類場景。使用 fetch_20newsgroups 這一內置數據集，它包含不同主題的新聞郵件，可以很好地模擬郵件分類的訓練數據。

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?? 一、項目環境準備

在開始之前，需要確保本地已安裝好 Python 和 Scikit-learn。

pip install scikit-learn

依賴庫說明：

• scikit-learn：機器學習框架
• numpy：數據處理（本篇未直接使用，但在特征轉換、數據清洗等后續步驟中會頻繁用到，建議提前安裝）
• pandas：