TÀI LIỆU HAY - CHIA SẺ KHÓA HỌC MIỄN PHÍ

Trong bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu cách xây dựng một bộ lọc thư rác bằng cách sử dụng thuật toán Naive Bayes. Tiếp tục với bài viết này, chúng ta sẽ thực hiện phần 2 của quá trình này, bao gồm việc đánh giá và tinh chỉnh bộ lọc thư rác.

1. Đánh giá bộ lọc

Trước khi thực hiện tinh chỉnh bộ lọc thư rác, chúng ta cần phải đánh giá hiệu suất của nó. Để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng một tập dữ liệu kiểm tra độc lập với tập dữ liệu huấn luyện để đánh giá bộ lọc.

Đầu tiên, chúng ta sẽ phải tạo một tập dữ liệu kiểm tra bằng cách sử dụng các tệp tin trong thư mục test. Sau đó, chúng ta sẽ tải bộ lọc đã được huấn luyện và sử dụng nó để phân loại tập dữ liệu kiểm tra.

Với mỗi thư rác được phân loại đúng, điểm sẽ được cộng thêm vào tổng số điểm. Điểm này cũng được cộng thêm mỗi khi một email bị phân loại nhầm vào mục thư rác. Sau đó, chúng ta sẽ tính toán tỷ lệ phân loại chính xác bằng cách chia tổng số điểm đó cho tổng số email trong tập kiểm tra.

2. Tinh chỉnh bộ lọc

Sau khi đánh giá bộ lọc thư rác, chúng ta sẽ phải thực hiện tinh chỉnh bộ lọc để cải thiện hiệu suất của nó. Một trong những phương pháp tinh chỉnh bộ lọc là sử dụng đặc trưng mới, cụ thể là tần suất từng từ trong tập dữ liệu.

Đầu tiên, chúng ta sẽ tạo một hàm để tính toán tần suất từng từ trong tập dữ liệu huấn luyện. Sau đó, chúng ta sẽ sử dụng tần suất từng từ này để cập nhật bộ lọc thư rác.

Ngoài ra, chúng ta cũng có thể sử dụng phương pháp tinh chỉnh khác như thay đổi các giá trị ngưỡng, thêm hoặc loại bỏ một số đặc trưng, hoặc thêm các đặc trưng mới.

3. Kiểm tra lại bộ lọc

Cuối cùng, chúng ta sẽ thực hiện kiểm tra lại bộ lọc thư rác sau khi đã tinh chỉnh. Như với đánh giá, chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu kiểm tra độc lập để đánh giá hiệu suất của bộ lọc.

Nếu hiệu suất của bộ lọc tốt hơn sau khi được tinh chỉnh, chúng ta có thể sử dụng nó để phân loại email trong thực tế. Nếu không, chúng ta sẽ tiếp tục thực hiện tinh chỉnh cho đến khi đạt được hiệu suất mong muốn.

Tóm lại, tạo một bộ lọc thư rác là một quá trình phức tạp và công phu, nhưng nó rất hữu ích trong việc giảm thiểu việc nhận thư rác. Bằng cách sử dụng thuật toán Naive Bayes và tinh chỉnh bộ lọc, chúng ta có thể tạo ra một bộ lọc mạnh mẽ và hiệu quả.