ベイジアンフィルタ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/04/12 08:09 UTC 版)
ベイジアンフィルタ (英: Bayesian filter, naive Bayes spam filtering) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う[1]。
- ^ a b c Russell Kay (2005年2月7日). “スパム対策に欠かせないベイズ理論とは? (1/2)”. ITmediaエンタープライズ (ITmedia) 2016年5月14日閲覧。
- ^ (Graham 2002)
- ^ (グレアム 2005)
- ^ (Graham 2003a)
- ^ (グラハム 2003a)
- ^ 青木大我 (2004年4月13日). “米NAI、「McAfee SpamKiller」にベイジアンフィルタリングを採用”. INTERNET Watch (インプレス) 2016年5月14日閲覧。
- 1 ベイジアンフィルタとは
- 2 ベイジアンフィルタの概要
- 3 概要
- 4 採用している主なソフト
- 5 脚注
- 6 外部リンク
ベイジアンフィルタ
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/03/25 04:23 UTC 版)
「SpamAssassin」の記事における「ベイジアンフィルタ」の解説
SpamAssassinは自前の規則群をベイジアンフィルタで補強しようとするが、ベイズ学習は実際の入力を伴ったとき最も効果を発揮する。通常ユーザーは、スパムメールの具体例と普通のメールの具体例を入力する必要があり、それによって両者の違いを学習させる。このため、SpamAssassinにはコマンド行ツール sa-learn があり、1つのメールやメールボックス丸ごとをスパムまたは普通のメールとして学習させることができる。 一般にユーザーはスパムと認識されなかったスパムメールを一旦特別なフォルダに分けておき、後からそのフォルダを指定して sa-learn を使い学習させる。あるいはメーラーがサポートしている場合は、個々のメールに対して sa-learn を自動的に呼び出すこともできる。学習をどのように行おうとも、SpamAssassinのベイジアンフィルタは以前に受信したスパムと似た電子メールには高いスコアを付けるようになる(正確に言えば、以前に受信したスパムメールがスパムであると判断されたのと類似した傾向のある電子メールに高いスコアを付ける)。
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