An Imbalance-Aware and Structure-Enriched Framework for SMS Spam Detection Using Ensemble Learning
Este artigo propõe um novo framework híbrido para detecção de spam em SMS que integra a tomada de decisão multicritério para seleção de características, SMOTE para lidar com o desequilíbrio de classes e um classificador de ensemble baseado em Stacking para alcançar desempenho superior em precisão, F1-score e AUC em conjuntos de dados de referência.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
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