Xây dựng hệ thống phân loại để xác định email có phải là thư rác hay không.
Bộ dữ liệu gồm 200 email
Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu
- Chia dữ liệu thành 2 tập: tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set). Ví dụ chia tập huấn luyện và tập kiểm tra theo tỉ lệ 80-20.
- Đối với mỗi email, ta cần xử lý để trích xuất các thông tin quan trọng như tiêu đề, nội dung, các đường dẫn, tên file đính kèm...
- Gán nhãn cho từng email: thư rác (spam) hoặc không phải thư rác (not spam), dùng 1 hoặc 0 để biểu diễn.

Bước 2: Xây dựng mô hình
- Chọn các thuật toán để xây dựng mô hình phân loại, ví dụ: Naive Bayes, Decision Tree, SVM, Neural Network...
- Sử dụng tập huấn luyện để huấn luyện mô hình.
- Kiểm tra độ chính xác của mô hình trên tập kiểm tra.

Bước 3: Đánh giá và tinh chỉnh mô hình
- Đánh giá độ chính xác, độ nhạy và độ chính xác tiên dự đoán của mô hình.
- Nếu cần, ta có thể tinh chỉnh các thông số của mô hình để tăng độ chính xác.

Bước 4: Sử dụng mô hình để phân loại email
- Sử dụng mô hình đã xây dựng để phân loại email là thư rác hoặc không phải thư rác.
- Đưa ra kết quả phân loại cho người dùng hoặc chuyển email vào thư mục tương ứng.<|end_of_text|>