Bosala algorithme ya classification pona ko détecter message lokola spam to jambon.
Détection ya spam ezali problème ya classification binaire esika ba messages e classifié lokola soit "spam" soit "ham" (pasm te). Algorithme ya classification ekoki kosalelama pona koyekola na ensemble ya ba données ya formation pré-étiquetée pona koyeba soki message oyo ekoti ezali spam to jambon. Tala ba étapes ya ko conçoivre algorithme ya détection ya ba spam : 1. Collection ya ba données : Sangisa ensemble ya ba données ya munene ya ba messages elongo na ba étiquettes na yango lokola spam to jambon. Ensemble ya ba données oyo ekosalelama pona ko former modèle na biso ya classification. 2. Kosala liboso: Kosala liboso ba données ya makomi na kolongola bilembo, mituya mpe bilembo ya bopemi ya sipesiale. Bobongola makomi nyonso na makomi mike mpe tokenize ba messages na maloba moko moko. 3. Kolongola makambo: Lolenge moko ya komonisa ba données ya makomi mpo na koyekola na masini ezali ya kobongola yango na format numérique. Yango ekoki kosalema na kosalelaka mayele ya Sac ya maloba to ya Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Ba techniques wana esali que matrice sparse oyo ezali ko représenter fréquence ya maloba na ba messages. 4. Pona modèle : Pona algorithme ya classification pona ko former na ba données. Ba algorithmes mosusu oyo basalelaka mingi mpo na koyeba ba spam ezali Naive Bayes, Support Vector Machines, mpe Random Forest. Salelá ba techniques ya validation croisée mpo na kotala performance ya algorithme. 5. Formation : Salelá ba données prétraitées mpe vectorisées mpo na ko former classificateur. Classificateur akoyekola boyokani kati ya makambo pe variable ya mbano (spam to jambon) na ba données ya formation. 6. Kosakola: Soki basili kozwa formasyo na modɛlɛ yango, bakoki kosalela yango mpo na kosakola soki nsango ya sika ezali spam to jambon. Bosakoli oyo esalemi na kotalaka makambo oyo ezuami na nsango pe boyokani oyo ezuami kati ya makambo pe variable ya mbano. 7. Botalisi : Kotalela bosali ya classifieur na ensemble ya ba données ya test ekeseni. Ba metrics mosusu ya évaluation oyo esalelamaka mingi ezali précision, précision, rappel na F1-score. 8. Bobongisi malamu : Bobongisi malamu classificateur na ko modifier ba hyperparamètres, kosalela ba techniques différentes ya extraction ya ba fonctionnalités, to na kosalela ensemble ya ba modèles pona ko améliorer performance. Na bokuse, kosala algorithme ya détection ya ba spam esangisi kosangisa pe kosala prétraitement ya ba données, kobimisa ba fonctionnalités oyo etali yango, kopona pe ko former modèle ya classification, kosala ba prédictions, ko évaluer performance, pe ko affiner modèle.