Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Computer science :Using One-Class SVM with Spam Classification

 

Using One-Class SVM with Spam Classification

Inas Ali*, Sumaya Saad, Safa Ahmed

Department of Computer, College of Science, University of Baghdad, Baghdad, Iraq

Abstract

Support Vector Machine (SVM) is supervised machine learning technique which has become a popular technique for e-mail classifiers because its performance improves the accuracy of classification. The proposed method combines gain ratio (GR) which is feature selection method with one-class training SVM to increase the efficiency of the detection process and decrease the cost. The results show high accuracy up to 100% and less error rate with less number of feature to 5 features.

Keywords: gain ratio, spam, SVM.

استخدام SVM ذات الصنف الواحد لتصنيف البريد المؤذي

ايناس علي*, سمية سعد, صفا احمد

قسم علوم الحاسبات, كلية العلوم, جامعة بغداد, بغداد, العراق

الخلاصة

SVM  تقنية موجهه لتعليم الماكنة والتي اصبحت تقنية شائعة لمصنفات البريد الالكتروني بسبب ادائها الذي يحسن التنصنيف. الطريقة المقترحةتجمع بين نسبة الربح وهي طريقة اختيار الخصائص مع تدريب SVM ذات الصنف الواحدلزيادة كفاءة عملية الكشف وتقليل الكلفة. اظهرت النتائج دقة عالية تصل الى 100% ونسبة خطأ اقل مع عدد خصائص يصل الى 5 خصائص.







alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.