---
id: 5e46f8edac417301a38fb931
title: 神經網絡短信文本分類器
challengeType: 10
forumTopicId: 462380
dashedName: neural-network-sms-text-classifier
---

# --description--

你將<a href="https://colab.research.google.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-neural-network-sms-text-classifier/blob/master/fcc_sms_text_classification.ipynb" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">使用 Google Colaboratory 來完成這個項目</a>。

進入該鏈接後，在你自己的賬戶或本地創建一個筆記本的副本。 一旦你完成項目並通過測試（包括在該鏈接），請在下面提交你的項目鏈接。 如果你提交的是 Google Colaboratory 的鏈接，請確保打開鏈接共享時選擇 “anyone with the link”。

我們仍在開發機器學習課程的交互式課程部分。 現在，你可以通過這個認證中的視頻挑戰。 你可能還需要尋找額外的學習資源，類似於你在真實世界項目中的工作。

# --instructions--

在這個挑戰中，你需要創建一個機器學習模型，將短信分類爲 “ham” 或 “spam”。 “ham” 消息是朋友發送的正常消息。 “spam” 是一個公司發送的廣告或信息。

你應該創建一個名爲 `predict_message` 的函數，該函數接收一個消息字符串作爲參數並返回一個列表。 列表中的第一個元素應該是一個介於 0 和 1 之間的數字，表示 “ham”（0）或 “spam”（1）的可能性。 列表中的第二個元素應該是單詞 “ham” 或 “spam”，這取決於哪個最有可能。

對於這個挑戰，你將使用 <a href="http://www.dt.fee.unicamp.br/~tiago/smsspamcollection/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">SMS Spam Collection 數據集</a>。 數據集已經被分組爲訓練數據和測試數據。

前兩個單元導入庫和數據。 最後一個單元測試你的模型和功能。 在這些單元格之間添加你的代碼。

# --hints--

它應該通過所有的 Python 測試。

```js

```

# --solutions--

```py
  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.
```
