L'inondation de spams dans les serveurs de messagerie est un problème de course de bras. Même jusqu'à aujourd'hui, le filtrage du spam des messages électroniques est devenu un travail continu des chercheurs. Parmi toutes les méthodes proposées, les méthodes qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique ont obtenu plus de succès dans le filtrage du spam ; malheureusement face à une grande dimensionnalité d'espace des fonctionnalités après le prétraitement et deviennent un gros obstacle pour le classificateur. En outre, le nombre excessif de caractéristiques peut également dégrader les résultats de classification. Ainsi, dans cette recherche, deux étapes de sélection des fonctionnalités basées sur les méthodes Taguchi ont été proposées pour réduire la haute dimensionnalité des caractéristiques et obtenir un bon résultat de classification pour le filtrage du spam
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