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Pour construire le classificateur, nous avons suivi une approche systématique qui impliquait plusieurs étapes clés. Tout d'abord, nous avons chargé l'ensemble de données, qui consiste généralement en une collection de messages étiquetés comme spam ou jambon. Cet ensemble de données sert de base à la formation et à l'évaluation de notre classificateur. Ensuite, nous avons effectué le prétraitement des données et l'extraction des fonctionnalités. Cela impliquait de transformer les messages texte bruts en représentations numériques de caractéristiques que les algorithmes de ML peuvent traiter.