ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ

ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ

ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਾਣਨਾ ਇੱਕ ਜ਼ਬਰਦਸਤ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ 2500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੇਖੀ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਲਈ ਪੜਾਅ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, '1' ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ '0' ਜਾਇਜ਼ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਪਰਤ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਭੁਲੇਖੇ ਰਾਹੀਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਬਲਕਿ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਦੀ ਖੋਜ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾੜਾ ਛੱਡਦੇ ਹਨ। ਚੁਣੌਤੀ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਪੈਮ ਬਨਾਮ ਗੈਰ-ਸਪੈਮ ਈਮੇਲਾਂ ਲਈ ਕੁੱਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਉੱਪਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਈਮੇਲ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹੁੰਚ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ ਅਯਾਮ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 2800 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨਾਲ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਡਾਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ NumPy ਅਤੇ Pandas ਵਰਗੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਦੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਸ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਪਾਂਡਾ ਦੇ read_csv ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟ੍ਰੇਨ_ਟੈਸਟ_ਸਪਲਿਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ। ਇਹ ਵੰਡ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ RFE (ਰਿਕਰਸਿਵ ਫੀਚਰ ਐਲੀਮੀਨੇਸ਼ਨ) ਵਿਧੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਕਦਮ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡੈਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਆਕਾਰ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਕੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਸੇ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਤੋਂ CountVectorizer ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਿਵਰਤਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਲਈ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। CountVectorizer ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼-ਮਿਆਦ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਬਣਾ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਇੰਦਰਾਜ਼ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। max_features ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਅਯਾਮਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਬਾਈਨਰੀ ਸਪੈਮ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਤੱਕ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਪੂਰੇ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
# Load your dataset
data = pd.read_csv('spam_dataset.csv')
X = data.iloc[:, :-1]  # Exclude the target variable column
y = data.iloc[:, -1]   # Target variable
# Split dataset into training and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Initialize the model
logisticRegr = LogisticRegression(solver='liblinear')
# Reduce features using Recursive Feature Elimination
rfe = RFE(logisticRegr, 30)  # Adjust the number of features to select here
rfe = rfe.fit(X_train, y_train)
# Train model with selected features
model = logisticRegr.fit(X_train[X_train.columns[rfe.support_]], y_train)
# Predict on test set
predictions = model.predict(X_test[X_test.columns[rfe.support_]])
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, predictions))

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Assuming 'emails.csv' has two columns: 'email_content' and 'is_spam'
data = pd.read_csv('emails.csv')
vectorizer = CountVectorizer(max_features=2500)  # Limiting to top 2500 words
X = vectorizer.fit_transform(data['email_content']).toarray()
y = data['is_spam']
# Convert to DataFrame to see word frequency distribution
word_frequency_df = pd.DataFrame(X, columns=vectorizer.get_feature_names_out())
print(word_frequency_df.head())
# Now, this DataFrame can be used for further logistic regression analysis as shown previously

ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਾ

ਸਪੈਮ ਈਮੇਲ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯਾਤਰਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ 2800 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਨਾਲ, ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਅਤੇ ਫਲਦਾਇਕ ਦੋਵੇਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਈਮੇਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਜਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਜੋਂ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਟਾਰਗੇਟ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ (ਸਪੈਮ ਲਈ 1, ਜਾਇਜ਼ ਲਈ 0), ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਇਸ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਾਰਜ ਲਈ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਚੋਣ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਈਨਰੀ ਨਤੀਜੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਈਮੇਲ ਦੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਅਜਿਹੇ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਯਾਮਤਾ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਚੋਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਰਿਕਰਸਿਵ ਫੀਚਰ ਐਲੀਮੀਨੇਸ਼ਨ (RFE) ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੇ ਰਿਫਾਈਨਡ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕਿਟ-ਲਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਲੀਵਰੇਜ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਪੈਮ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।