【摘 要】
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支持向量机在垃圾邮件过滤中能达到较高的分类准确率,实际应用中,将正常邮件误判为垃圾邮件会给用户造成更大的损失。该文提出一个基于代价敏感支持向量机的垃圾邮件过滤方案
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支持向量机在垃圾邮件过滤中能达到较高的分类准确率,实际应用中,将正常邮件误判为垃圾邮件会给用户造成更大的损失。该文提出一个基于代价敏感支持向量机的垃圾邮件过滤方案,通过为正类和负类训练样本设置不同的错误惩罚系数对分类器进行训练,在保证较高的垃圾邮件召回率的前提下,尽可能降低正常邮件的误判率（假阳性率）。实验结果表明,该方案能有效地提高过滤器的整体性能,更好地满足垃圾邮件过滤的实际要求。
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