ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ФИЛЬТРАЦИИ СПАМ-КОНТЕНТА

Верезубова Наталья Афанасьевна, Сакович Наталия Евгениевна, Чекулаев Артур Анатольевич

В статье рассматривается эффективность применения метода машинного обучения «случайный лес» (Random Forest) для классификации и фильтрации спам-контента. Исследование демонстрирует процесс обучения модели на размеченном корпусе текстов, особенности предобработки данных и выделения значимых признаков. В рамках исследования проводится обучение и измерение модели, а также трактовка результатов по метрикам, в том числе, отражающих точность на несбалансированных данных.

Ключевые слова:случайный лес, машинное обучение, спам контент, информационная безопасность