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数据见文本挖掘实验报告压缩包，数据说明如下： 其中每一行代表一个邮件。 做如下问题： （1）如果数据没有清洗，请清洗数据，如果清洗了，请构建训练和测试数据集。 （2）分别提取词袋特征和IF-IDF特征，用交叉验证得分来比较多项式朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机和随机森林这四类模型的性能，选择出具有较好性能的特征工程和模型。 （3）对第二问中具有较好性能的模型进行调优，用调优后的模型预测测试数据集，评价调优后的模型的性能，计算准确率、精度、召回率和F1得分，求出该模型的混淆矩阵。 （4）根据第三问中调优后

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