Un modello di apprendimento automatico per rilevare le e-mail di spam potrebbe utilizzare funzionalità come l'indirizzo e-mail del mittente, l'oggetto del messaggio, il numero di collegamenti inclusi e la presenza di determinate parole chiave. Il modello potrebbe utilizzare metodi di apprendimento supervisionato come la regressione logistica o un classificatore Naive Bayes per generare un punteggio di previsione basato su queste caratteristiche. Questo punteggio potrebbe quindi determinare se l'e-mail è considerata &quot;spam&quot; o &quot;non spam&quot;.
Progetta un modello di machine learning per rilevare le e-mail di spam.