Abstract-This paper presenterar prestandajämförelse av probabilistiska klassificerare med / utan hjälp av olika öka algoritmer, i Email Spam klassificering domän. Vårt fokus ligger på komplexa e-postmeddelanden, där de flesta av de befintliga klassificeringarna misslyckas med att identifiera oönskade e-postmeddelanden. I denna artikel överväger vi två probabilistiska algoritmer d.v.s. "Bayesian" och "Naive Bayes" och tre öka algoritmer d.v.s. "Backing", "Boosting with Re-sampling" och "AdaBoost". Inledningsvis testades de probabilistiska klassificeringarna på "Enron Dataset" utan att boosta och därefter med hjälp av Boosting-algoritmer. Den genetiska sökmetoden användes för att välja de mest informativa 375 funktioner av 1359 funktioner som skapats i början. Resultaten visar att i identifieringen av komplexa Spam massage, "bayesian classifier" presterar bättre än "Naive Bayes" med eller utan att öka. Bland de ökade algoritmerna har "Boosting with Resample" medfört betydande prestandaförbättringar för de "Probabilistiska klassificeringarna".
I REF, Författare har jämfört prestanda av probabilistiska klassificerare med och utan hjälp av olika öka algoritm.
Interplay between Probabilistic Classifiers and Boosting Algorithms for Detecting Complex Unsolicited Emails
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advances in Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}