स्पैम फ़िल्टरिंग को बढ़ाना: SMS और ईमेल धोखाधड़ी वर्गीकरण के लिए एक मशीन लर्निंग दृष्टिकोण

सार: स्पैम एक अनचाहा पाठ संदेश या SMS है जो संभावित रूप से नकारात्मक सामग्री रखता है और मोबाइल उपकरणों पर भेजा जाता है। धोखाधड़ी करने वाले काल्पनिक पाठ भेजते हैं ताकि पीड़ित उनके संदेशों का उत्तर दें, और वे खाता नंबर, पासवर्ड और अन्य निजी जानकारी चुराने का प्रयास भी कर सकते हैं। धोखेबाज़ों के Tricks में फंसने से रोकने के लिए मशीन लर्निंग के लिए एल्गोरिदम पर आधारित एक मॉडल का उपयोग करने का सुझाव दिया गया। Naïve Bayes विधि और शब्द आवृत्ति-प्रतिलोम दस्तावेज़ आवृत्ति वेक्टराइज़र का उपयोग प्रस्तावित मॉडल को लागू करने के लिए किया गया है। डेटासेट को Kaggle डेटाबेस से प्राप्त किया गया और इसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया। PyCharm IDE का उपयोग इस मॉडल को बनाने वाली स्थानीय होस्ट वेबपेज तक पहुँचने के लिए किया जा सकता है। प्राप्त निष्कर्षों से मॉडल के लिए 95% सटीकता और 100% सटीकता का संकेत मिलता है।