Um den Klassifikator zu erstellen, folgten wir einem systematischen Ansatz, der mehrere Schl sselschritte umfasste. Zuerst haben wir den Datensatz geladen, der normalerweise aus einer Sammlung von Nachrichten besteht, die als Spam oder Ham gekennzeichnet sind. Dieser Datensatz dient als Grundlage f r das Training und die Bewertung unseres Klassifikators. Als n chstes f hrten wir eine Datenvorverarbeitung und Merkmalsextraktion durch. Dazu geh rte die Umwandlung der Rohtextnachrichten in numerische Merkmalsdarstellungen, die ML-Algorithmen verarbeiten k nnen.
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