1. Title: SPAM E-mail Database
2. Sources: (a) Creators: Mark Hopkins, Erik Reeber, George Forman, Jaap Suermondt
Hewlett-Packard Labs, 1501 Page Mill Rd., Palo Alto, CA 94304
(b) Donor: George Forman (gforman at nospam hpl.hp.com) 650-857-7835
(c) Generated: June-July 1999
3. Past Usage: (a) Hewlett-Packard Internal-only Technical Report. External forthcoming.
(b) Détermine si un mail donné est un spam ou non.
(c) ~7% d'erreur de mauvaise classification.
Faux positifs (mail marqué comme bon alors que spam) sont vraiment indésirable.
Si nous nous attardons sur les zero faux positifs dans l'ensemble entrainement/test,
20-25% des spams passent à travers le filtre.
4. Relevant Information: Le concept de "spam" est divers : avertissements pour
products/web sites, make money fast schemes,
chain letters, pornography...
Notre collection de mails spam vient de notre postmaster et des particuliers qui ont rempli les spam.
Notre collection de mails non-spam vient de filed work et mails personnels, et par conséquent
le mot 'george 'et l'indicatif régional '650 ' sont des indicateurs de non-spam. Ceci sont utils
quand on construit un filtre de spam personalisé. On devrait supprimer de tels indicateurs non-Spam
ou obtenir une collection de non-Spam très large pour produire un filtre de Spam d'usage universel.
For background on spam:
Cranor, Lorrie F., LaMacchia, Brian A. Spam!
Communications of the ACM, 41(8 ):74-83, 1998.
5. Nombre d'Instances: 4601 (1813 Spam = 39.4%)
6.Nombre d'Attributs: 58 (57 continuous, 1 nominal class label)
7. Information sur l'attribut:La dernière colonne de 'spambase.data' dénote si le mail a été considéré comme spam (1) ou non (0), i.e. mail commercial non désiré.
La plupart des attributs indique si un mot particulier ou un caractère apparaissent fréquemment dans un mail. Les attributs de longueur (
run-length attributes) (55-57) mesurent la longueur des séquences de lettres capitales consecutives. Pour les mesures statistiques de chaque attribut, voir la fin de ce fichier. Voilà les définitions des attributs:
48
continuous real [0,100] attributs de type
word_freq_WORD = pourcentage de mots dans le mail qui correspond à WORD,
i.e. 100 * (nombre de fois que WORD apparaît dans le mail) / nombre total de mots dans le mail.
Un "mot" dans ce cas est n'importe quelle chaîne de caractères alphanumeric entouré
par des caractères non-alphanumeric ou des fins de chaînes.
6
continuous real [0,100] attributs de type
char_freq_CHAR = pourcentage de caractères dans le mail qui correspond à CHAR,
i.e. 100 * (nombre d'occurences de CHAR ) / total de caractères dans le mail
1
continuous real [1,...] attribut de type
capital_run_length_average = longueur moyenne de sequences ininterromptues de lettres capitales
1
continuous integer [1,...] attribut de type
capital_run_length_longest = longueur de la plus longue sequence ininterrompue de lettres capitales
1
continuous integer [1,...] attribut de type
capital_run_length_total = somme de la longueur de sequences ininterrompues de lettres capitales
= nombre total de lettres capitales dans le mail
1
nominal {0,1} class attribut de type
spam = dénote si le mail a été considéré comme spam (1) ou non (0),
i.e. mail commercial non désiré.
8. Missing Attribute Values: None
9. Class Distribution: Spam 1813 (39.4%)
Non-Spam 2788 (60.6%)
Attribute Statistics:
- Code:
-
Min: Max: Average: Std.Dev: Coeff.Var_%:
1 0 4.54 0.10455 0.30536 292
2 0 14.28 0.21301 1.2906 606
3 0 5.1 0.28066 0.50414 180
4 0 42.81 0.065425 1.3952 2130
5 0 10 0.31222 0.67251 215
6 0 5.88 0.095901 0.27382 286
7 0 7.27 0.11421 0.39144 343
8 0 11.11 0.10529 0.40107 381
9 0 5.26 0.090067 0.27862 309
10 0 18.18 0.23941 0.64476 269
11 0 2.61 0.059824 0.20154 337
12 0 9.67 0.5417 0.8617 159
13 0 5.55 0.09393 0.30104 320
14 0 10 0.058626 0.33518 572
15 0 4.41 0.049205 0.25884 526
16 0 20 0.24885 0.82579 332
17 0 7.14 0.14259 0.44406 311
18 0 9.09 0.18474 0.53112 287
19 0 18.75 1.6621 1.7755 107
20 0 18.18 0.085577 0.50977 596
21 0 11.11 0.80976 1.2008 148
22 0 17.1 0.1212 1.0258 846
23 0 5.45 0.10165 0.35029 345
24 0 12.5 0.094269 0.44264 470
25 0 20.83 0.5495 1.6713 304
26 0 16.66 0.26538 0.88696 334
27 0 33.33 0.7673 3.3673 439
28 0 9.09 0.12484 0.53858 431
29 0 14.28 0.098915 0.59333 600
30 0 5.88 0.10285 0.45668 444
31 0 12.5 0.064753 0.40339 623
32 0 4.76 0.047048 0.32856 698
33 0 18.18 0.097229 0.55591 572
34 0 4.76 0.047835 0.32945 689
35 0 20 0.10541 0.53226 505
36 0 7.69 0.097477 0.40262 413
37 0 6.89 0.13695 0.42345 309
38 0 8.33 0.013201 0.22065 1670
39 0 11.11 0.078629 0.43467 553
40 0 4.76 0.064834 0.34992 540
41 0 7.14 0.043667 0.3612 827
42 0 14.28 0.13234 0.76682 579
43 0 3.57 0.046099 0.22381 486
44 0 20 0.079196 0.62198 785
45 0 21.42 0.30122 1.0117 336
46 0 22.05 0.17982 0.91112 507
47 0 2.17 0.0054445 0.076274 1400
48 0 10 0.031869 0.28573 897
49 0 4.385 0.038575 0.24347 631
50 0 9.752 0.13903 0.27036 194
51 0 4.081 0.016976 0.10939 644
52 0 32.478 0.26907 0.81567 303
53 0 6.003 0.075811 0.24588 324
54 0 19.829 0.044238 0.42934 971
55 1 1102.5 5.1915 31.729 611
56 1 9989 52.173 194.89 374
57 1 15841 283.29 606.35 214
58 0 1 0.39404 0.4887 124
This file: 'spambase.DOCUMENTATION' at the UCI Machine Learning Repository
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 
Sujet: PROJET : antispam 
Mar 24 Jan à 18:48
