Detecção de Spam com Árvores de Decisão: Otimizando a Análise de Texto
Explore como algoritmos de árvore de decisão podem ser eficientemente aplicados na classificação de e-mails, aprimorando a segurança e produtividade digital.
A proliferação de e-mails indesejados, ou spam, continua sendo um desafio significativo para usuários e empresas. Além de sobrecarregar caixas de entrada, o spam pode conter links maliciosos e golpes de *phishing*, comprometendo a segurança digital. Felizmente, a Inteligência Artificial (IA) oferece soluções robustas para combater esse problema, e uma das técnicas mais eficazes e interpretáveis é o uso de árvores de decisão para a classificação de texto. Este artigo detalha como essa abordagem funciona na detecção de spam.
O Que São Árvores de Decisão?
As árvores de decisão são modelos preditivos que utilizam uma estrutura de árvore para tomar decisões. Elas operam por meio de uma série de perguntas condicionais que levam a uma classificação final. Imagine um fluxograma: cada nó interno representa um teste em um atributo (por exemplo,