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Pour construire le classificateur, nous avons suivi une approche systématique qui impliquait plusieurs étapes clés. Tout d¿abord, nous avons chargé l¿ensemble de données, qui consiste généralement en une collection de messages étiquetés comme spam ou jambon. Cet ensemble de données sert de base à la formation et à l'évaluation de notre classificateur. Ensuite, nous avons effectué le prétraitement des données et l'extraction des fonctionnalités. Cela impliquait de transformer les messages texte bruts en représentations numériques de caractéristiques que les algorithmes de ML peuvent traiter.

Per costruire il classificatore, abbiamo seguito un approccio sistematico che prevedeva diversi passaggi chiave. Per prima cosa abbiamo caricato il set di dati, che in genere consiste in una raccolta di messaggi etichettati come spam o ham. Questo set di dati funge da base per la formazione e la valutazione del nostro classificatore. Successivamente, abbiamo eseguito la preelaborazione dei dati e l'estrazione delle funzionalità. Ciò ha comportato la trasformazione dei messaggi di testo grezzi in rappresentazioni di caratteristiche numeriche che gli algoritmi ML possono elaborare.

Para construir el clasificador, seguimos un enfoque sistemático que implicó varios pasos clave. Primero, cargamos el conjunto de datos, que normalmente consta de una colección de mensajes etiquetados como spam o ham. Este conjunto de datos sirve como base para entrenar y evaluar nuestro clasificador. A continuación, realizamos el preprocesamiento de datos y la extracción de características. Esto implicó transformar los mensajes de texto sin formato en representaciones de características numéricas que los algoritmos de ML puedan procesar.

Um den Klassifikator zu erstellen, folgten wir einem systematischen Ansatz, der mehrere Schlüsselschritte umfasste. Zuerst haben wir den Datensatz geladen, der normalerweise aus einer Sammlung von Nachrichten besteht, die als Spam oder Ham gekennzeichnet sind. Dieser Datensatz dient als Grundlage für das Training und die Bewertung unseres Klassifikators. Als nächstes führten wir eine Datenvorverarbeitung und Merkmalsextraktion durch. Dazu gehörte die Umwandlung der Rohtextnachrichten in numerische Merkmalsdarstellungen, die ML-Algorithmen verarbeiten können.

Para construir o classificador, seguimos uma abordagem sistemática que envolveu várias etapas principais. Primeiro, carregamos o conjunto de dados, que normalmente consiste em uma coleção de mensagens rotuladas como spam ou ham. Este conjunto de dados serve como base para treinar e avaliar nosso classificador. Em seguida, realizamos o pré-processamento dos dados e a extração de recursos. Isso envolveu a transformação das mensagens de texto brutas em representações numéricas de recursos que os algoritmos de ML podem processar.