Suponha que temos um sistema de detecção de spam em e-mails. Este sistema recebe e-mails como entrada e classifica-os como “spam” ou “não spam”. Para treinar o sistema, ele é alimentado com um grande conjunto de dados de e-mails previamente classificados como “spam” ou “não spam”. Cada e-mail no conjunto de treinamento é representado por um conjunto de características relevantes, como palavras-chave, frequência de certos termos, presença de links suspeitos, entre outros.
Segue seu funcionamento:
– Probabilidades a priori: O sistema calcula a probabilidade a priori de um e-mail ser “spam” ou “não spam” com base na frequência com que esses tipos de e-mails aparecem no conjunto de treinamento.
– Probabilidades condicionais: O sistema calcula a probabilidade condicional de observar cada característica específica em um e-mail dado que ele é “spam” ou “não spam”. Por exemplo, a probabilidade de uma palavra como “oferta” aparecer em um e-mail “spam” é maior do que em um e-mail “não spam”.
– Probabilidade a posteriori: Quando um novo e-mail chega, o sistema calcula a probabilidade a posteriori de que ele seja “spam” ou “não spam” para cada classe. Isso é feito multiplicando as probabilidades condicionais de cada característica no e-mail dado a classe correspondente e, em seguida, multiplicando pelo a priori dessa classe.
– Classificação: O sistema compara as probabilidades a posteriori calculadas para determinar a classe mais provável para o novo e-mail. Se a probabilidade de ser “spam” for maior do que a de ser “não spam”, o e-mail é classificado como “spam”, e vice-versa.
Fonte: Elaborado pelo professor, 2024.
Dessa forma, com base neste exemplo, qual teoria é essencial para a classificação precisa de e-mails em sistemas de detecção de spam, aproveitando a probabilidade condicional das características dos e-mails para fazer a classificação informada?
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