CoolFace
Apppublic

akuysal/SMS-spam-Turkish-sklearn

sourceHugging Faceopenrailupdated 4y agoView on Hugging Face
1likes
App README

ENGLISH The dataset used in the study "Uysal, A. K., Gunal, S., Ergin, S., & Gunal, E. S. (2013). The impact of feature extraction and selection on SMS spam filtering. Elektronika ir Elektrotechnika, 19(5), 67-72." is employed for training. The success ratio for Linear SVM Classifier is 0.9880 in terms of Macro-F1 when 10% of the dataset was used for testing. The dataset is composed of SPAM and LEGITIMATE sms data.

TÜRKÇE Bu çalışmada "Uysal, A. K., Gunal, S., Ergin, S., & Gunal, E. S. (2013). The impact of feature extraction and selection on SMS spam filtering. Elektronika ir Elektrotechnika, 19(5), 67-72." başlıklı çalışmadaki veri seti kullanılmıştır. Linear SVM sınıflandırıcı için başarı oranı, veri setinin %10'u test için kullanıldığında Makro-F1 açısından 0,9880'dir. Veri seti, SPAM ve LEGITIMATE kısa mesaj verilerinden oluşmaktadır.

Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference