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Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Todos Juntos | Detecting Spam
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Conteúdo do Curso

Identifying Spam Emails

IntroduçãoImportar DadosAjustes de ColunasAnálise PreliminarTrace a Distribuição do AlvoTo accurately fulfill your request, I need to know which stopwords you want to remove from the text in question. Stopwords are commonly considered to be words that do not carry significant meaning and are often omitted in machine processing of text, such as search engines and natural language processing algorithms. Common stopwords in English include words like "the", "and", "a", "to", etc. However, without the specific context of the text and an exact list of stopwords to remove, it would be difficult to provide an accurate translation that omits these words. Please provide the text and the list of stopwords you wish to exclude.Usando .loc[ ]Divisão Treino-TestePré-processamento de DadosModelagemTodos Juntos

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Todos JuntosTodos Juntos

A tarefa está concluída!

TarefaConcluído

  1. Importe a função accuracy_score de sklearn.metrics;
  2. Realize a predição (o método .predict()) utilizando o classificador de regressão logística;
  3. Imprima a precisão (o accuracy_score).

Parabéns por concluir o curso sobre classificação de e-mails spam! A capacidade de identificar e filtrar eficazmente o spam é uma habilidade valiosa na era digital de hoje. Espero que você tenha adquirido um entendimento mais profundo das técnicas e algoritmos usados ​​para combater o spam e que você possa aplicar o que aprendeu para melhorar a eficiência e a precisão dos seus próprios sistemas de e-mail. Continue com o bom trabalho e os melhores votos para os seus futuros empreendimentos!

Tudo estava claro?

Seção 1. Capítulo 11
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IntroduçãoImportar DadosAjustes de ColunasAnálise PreliminarTrace a Distribuição do AlvoTo accurately fulfill your request, I need to know which stopwords you want to remove from the text in question. Stopwords are commonly considered to be words that do not carry significant meaning and are often omitted in machine processing of text, such as search engines and natural language processing algorithms. Common stopwords in English include words like "the", "and", "a", "to", etc. However, without the specific context of the text and an exact list of stopwords to remove, it would be difficult to provide an accurate translation that omits these words. Please provide the text and the list of stopwords you wish to exclude.Usando .loc[ ]Divisão Treino-TestePré-processamento de DadosModelagemTodos Juntos

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  2. Realize a predição (o método .predict()) utilizando o classificador de regressão logística;
  3. Imprima a precisão (o accuracy_score).

Parabéns por concluir o curso sobre classificação de e-mails spam! A capacidade de identificar e filtrar eficazmente o spam é uma habilidade valiosa na era digital de hoje. Espero que você tenha adquirido um entendimento mais profundo das técnicas e algoritmos usados ​​para combater o spam e que você possa aplicar o que aprendeu para melhorar a eficiência e a precisão dos seus próprios sistemas de e-mail. Continue com o bom trabalho e os melhores votos para os seus futuros empreendimentos!

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