பெரிய அளவிலான ஸ்பேம் கண்டறிதலுக்கான லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மாதிரியை உருவாக்குதல்

ஸ்பேம் கண்டறிதல் நுட்பங்களை வெளிப்படுத்துதல்

மின்னஞ்சல் ஸ்பேம் கண்டறிதல் உலகில் ஆராய்வது ஒரு வலிமையான சவாலை அளிக்கிறது, குறிப்பாக 2500 க்கும் மேற்பட்ட மாறிகள் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பை எதிர்கொள்ளும் போது. இந்த பரந்த தரவுப் புள்ளிகள், ஒவ்வொன்றும் மின்னஞ்சல்களில் உள்ள வார்த்தை நிகழ்வுகளைக் குறிக்கும், சிக்கலான லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மாதிரிக்கான களத்தை அமைக்கிறது. தரவுத்தொகுப்பின் பைனரி தன்மை, '1' ஸ்பேமைக் குறிக்கும் மற்றும் '0' முறையான மின்னஞ்சல்களைக் குறிக்கும், மாடலிங் செயல்முறைக்கு சிக்கலான ஒரு அடுக்கைச் சேர்க்கிறது. இந்த பிரமை வழியாகச் செல்ல, ஸ்பேம் கண்டறிதலுக்கு இவ்வளவு பெரிய அளவிலான மாறிகளை திறம்படப் பயன்படுத்துவதற்கு மட்டுமல்லாமல், நிர்வகிக்கவும் ஒரு அதிநவீன அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது.

ஒரு திறமையான மாதிரிக்கான தேடலானது, பல்வேறு ஆன்லைன் ஆதாரங்களை ஆராய்வதற்கு ஒருவரை வழிநடத்துகிறது, இது முக்கியமாக சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளை வழங்குகிறது, மேலும் விரிவான தரவை கையாள்வதற்கான வழிகாட்டுதலில் இடைவெளியை ஏற்படுத்துகிறது. ஸ்பேம் மற்றும் ஸ்பேம் அல்லாத மின்னஞ்சல்களுக்கான மொத்த வார்த்தை எண்ணிக்கையை ஒருங்கிணைக்க முயற்சிக்கும்போது சவால் தீவிரமடைகிறது, இது தரவின் கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்வதற்கான ஆரம்ப கட்டமாகும். இந்த அறிமுகமானது, பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிர்வகிப்பதற்கும் மாடலிங் செய்வதற்குமான உத்திகளில் ஆழமாக மூழ்குவதற்கு முன்னோடியாக செயல்படுகிறது.

ஸ்பேம் கண்டறிதலுக்கான லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவின் பணிப்பாய்வுகளைப் புரிந்துகொள்வது

மேலே வழங்கப்பட்டுள்ள ஸ்கிரிப்ட்கள் மின்னஞ்சல் ஸ்பேம் கண்டறிதலுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன் மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான அடிப்படை அணுகுமுறையாக செயல்படுகின்றன, குறிப்பாக 2800 க்கும் மேற்பட்ட மாறிகள் மூலம் விவரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உயர் பரிமாணத்துடன் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. முதல் ஸ்கிரிப்ட், ஸ்கிகிட்-லேர்னின் லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன் மற்றும் அம்சத் தேர்வு தொகுதிகளுடன் சேர்த்து, தரவு கையாளுதலுக்காக NumPy மற்றும் Pandas போன்ற தேவையான நூலகங்களை இறக்குமதி செய்வதன் மூலம் செயல்முறையைத் தொடங்குகிறது. இந்த ஸ்கிரிப்ட்டின் மையமானது, pandas' read_csv செயல்பாட்டின் மூலம் தரவுத்தொகுப்பை முன்கூட்டியே செயலாக்கும் திறனில் உள்ளது, அதைத் தொடர்ந்து Train_test_split ஐப் பயன்படுத்தி தரவைப் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிக்கிறது. பார்க்காத தரவுகளில் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு இந்தப் பிரிவு முக்கியமானது. பின்னர், ஒரு லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன் மாதிரியானது, மிக முக்கியமான அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்க RFE (சுழற்சி அம்சம் நீக்குதல்) முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. மாதிரியின் முன்கணிப்புத் திறனைத் தியாகம் செய்யாமல், தரவுத்தொகுப்பை மேலும் நிர்வகிக்கக்கூடிய அளவிற்குக் குறைப்பதன் மூலம் அதிக எண்ணிக்கையிலான மாறிகளை நிர்வகிப்பதற்கான சவாலை நேரடியாக எதிர்கொள்வதால், இந்த அம்சத் தேர்வுப் படி முக்கியமானது.

இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் அதே ஸ்பேம் கண்டறிதல் பணிக்கான தரவு முன் செயலாக்கத்தில் கவனம் செலுத்துகிறது, ஸ்கிகிட்-லேர்னிலிருந்து கவுண்ட்வெக்டரைசரைப் பயன்படுத்தி, மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்களால் எளிதாக செயலாக்கக்கூடிய உரைத் தரவை எண் வடிவமாக மாற்றுகிறது. இந்த மாற்றம் இன்றியமையாதது, ஏனெனில் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு, பெரும்பாலான இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் போலவே, எண்ணியல் உள்ளீடு தேவைப்படுகிறது. CountVectorizer ஒரு ஆவண-கால மேட்ரிக்ஸை உருவாக்குவதன் மூலம் இதை அடைகிறது, அங்கு ஒவ்வொரு உள்ளீடும் மின்னஞ்சலில் ஒரு வார்த்தையின் நிகழ்வின் அதிர்வெண்ணைக் குறிக்கிறது, இதன் மூலம் உரைத் தரவை லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு பகுப்பாய்வுக்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுகிறது. max_features அளவுருவுடன் அம்சங்களின் எண்ணிக்கையை வரம்பிடுவதன் மூலம், தரவுத்தொகுப்பின் பரிமாணத்தை நிர்வகிப்பதற்கு இது மேலும் உதவுகிறது. பைனரி ஸ்பேம் மாறியுடன் விளைந்த மேட்ரிக்ஸ், லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான அடிப்படையாக அமைகிறது. ஒன்றாக, இந்த ஸ்கிரிப்ட்கள் ஸ்பேம் கண்டறிதலுக்கான விரிவான அணுகுமுறையை எடுத்துக்காட்டுகின்றன, மூல தரவு செயலாக்கத்தில் தொடங்கி அம்சத் தேர்வு மற்றும் இறுதியாக, மாதிரி பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு, உயர் பரிமாண தரவுகளுக்கான லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மாதிரியை உருவாக்குவதற்கான முழுமையான சுழற்சியை விளக்குகிறது.

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

லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மூலம் ஸ்பேம் கண்டறிதல் நுட்பங்களை மேம்படுத்துதல்

ஸ்பேம் மின்னஞ்சல் கண்டறிதலுக்கான லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு மாதிரியை உருவாக்கும் பயணம், குறிப்பாக 2800 மாறிகள் கொண்ட தரவுத்தொகுப்புடன், சவாலானது மற்றும் பலனளிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை மின்னஞ்சல்களில் உள்ள சொற்களின் நிகழ்வுகளை ஸ்பேம் அல்லது சட்டபூர்வமானது என வகைப்படுத்த பயன்படுத்துகிறது. தரவுத்தொகுப்பைத் தயாரிப்பதில் செயல்முறை தொடங்குகிறது, இது ஒவ்வொரு வார்த்தை நிகழ்வையும் தனித்தனி மாறியாக குறியாக்கம் செய்வதை உள்ளடக்குகிறது. இலக்கு மாறியின் பைனரி தன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு (ஸ்பேமுக்கு 1, முறையானதற்கு 0), லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு இந்த வகைப்பாடு பணிக்கு பொருத்தமான தேர்வாகிறது. இது பைனரி விளைவு மாறிகளைக் கையாள்வதில் சிறந்து விளங்குகிறது மற்றும் கொடுக்கப்பட்ட மின்னஞ்சல் இரண்டு வகைகளில் ஒன்றாக வருவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளை வழங்க முடியும், இது ஸ்பேம் கண்டறிதலுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது.

அத்தகைய உயர்-பரிமாண இடத்தில் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவைச் செயல்படுத்துவதற்கு பரிமாணக் குறைப்பு மற்றும் அம்சத் தேர்வுக்கான நுட்பங்கள் தேவைப்படுகின்றன. ஒரு பொதுவான முறை ரிகர்சிவ் ஃபீச்சர் எலிமினேஷன் (RFE) ஆகும், இது மாதிரியின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் கணக்கீட்டுத் தேவையைக் குறைப்பதற்கும் குறைவான முக்கிய அம்சங்களை மீண்டும் மீண்டும் நீக்குகிறது. பைதான் ஸ்கிரிப்டுகள் இந்த செயல்பாடுகளை திறம்படச் செய்ய, ஸ்கிகிட்-லெர்ன் போன்ற முந்தைய அந்நிய நூலகங்களைக் காட்டி, சுத்திகரிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பில் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த செயல்முறை மாடலிங் கட்டத்தை நெறிப்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், விளைந்த மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் விளக்கத்தை கணிசமாக மேம்படுத்துகிறது, ஸ்பேம் மின்னஞ்சல்களை திறம்பட கண்டறிந்து வடிகட்டுவதற்கான உறுதியான அடித்தளத்தை வழங்குகிறது.