Para construir el clasificador, seguimos un enfoque sistemático que implicó varios pasos clave. Primero, cargamos el conjunto de datos, que normalmente consta de una colección de mensajes etiquetados como spam o ham. Este conjunto de datos sirve como base para entrenar y evaluar nuestro clasificador. A continuación, realizamos el preprocesamiento de datos y la extracción de características. Esto implicó transformar los mensajes de texto sin formato en representaciones de características numéricas que los algoritmos de ML puedan procesar.
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