###User: Développer un système de classification pour déterminer si oui ou non un e-mail est un spam. Ensemble de données de 200 e-mails ###Assistant: Il existe plusieurs approches pour développer un système de classification pour déterminer si un e-mail est un spam ou non. L'une des méthodes les plus courantes est l'apprentissage automatique supervisé, qui implique d'utiliser un ensemble de données annotées pour entraîner un algorithme de classification. Voici les étapes générales pour développer un tel système :

1. Collecte des données : rassembler un ensemble de données qui comprend à la fois des e-mails de spam et des e-mails légitimes.

2. Prétraitement des données : nettoyer les données, éliminer les doublons, supprimer les espaces blancs ou les caractères indésirables. Également, extraire les caractéristiques pertinentes pour l'algorithme de classification. Dans le cas de la classification des e-mails en spam/ légitime, il peut s'agir de l'objet de l'e-mail, du corps du texte, des liens, des images et des pièces jointes.

3. Annotation des données : chaque e-mail de l'ensemble de données doit être étiqueté comme spam ou non spam (l'équivalent de "ham").

4. Séparation des données : diviser l'ensemble de données annotées en deux groupes - un groupe d'entraînement et un groupe de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour entraîner l'algorithme de classification, tandis que l'ensemble de test est utilisé pour évaluer les performances du modèle.

5. Entraînement de l'algorithme : appliquer différents algorithmes de classification supervisée tels que l'analyse de régression logistique, l'arbre de décision, le Naïve Bayes, le SVM, le réseau de neurones, etc. Chacun de ces algorithmes a ses propres avantages et inconvénients, et il est important de comparer les performances de plusieurs algorithmes avant de faire un choix.

6. Évaluation du modèle : mesurer les performances du modèle de classification en utilisant les mesures comme la précision, le rappel, la mesure F, l'aire sous la courbe ROC (AUC-ROC), etc. Ces mesures évaluent la capacité de l'algorithme de classification à prédire les e-mails de spam et les e-mails légitimes.

7. Tuning des hyperparamètres : ajuster les paramètres de l'algorithme de classification pour améliorer les performances du modèle. Cette étape est essentielle pour optimiser la performance du modèle.

8. Évaluation finale : une fois que le modèle a été optimisé et que ses performances ont été évaluées de manière satisfaisante, il doit être appliqué à l'ensemble de données de test pour voir s'il est capable de prédire correctement le spam.

Avec un ensemble de données de 200 e-mails, il peut être difficile d'obtenir un modèle de classification satisfaisant, car cet ensemble est trop petit pour permettre une segmentation appropriée des données et entraîner des modèles de haute qualité. Cependant, ces étapes pourraient encore être utilisées pour expérimenter différents algorithmes de machine learning et voir lequel fonctionne le mieux pour les e-mails en question.