An Imbalance-Aware and Structure-Enriched Framework for SMS Spam Detection Using Ensemble Learning
Questo articolo propone un nuovo framework ibrido per il rilevamento dello spam SMS che integra il processo decisionale multicriterio per la selezione delle caratteristiche, SMOTE per affrontare lo sbilanciamento delle classi e un classificatore ensemble basato su Stacking per ottenere prestazioni superiori in termini di precisione, F1-score e AUC su dataset di benchmark.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
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