Email-spam-classificationとは、電子メールをスパム（迷惑メール）と正常（スパムではないメール）に分類するためのシステムやアルゴリズムを指します。このような分類システムは、主に機械学習を利用して、メールの内容や特徴に基づいてスパムかどうかを自動的に判断します。
本プロジェクトの目的は、ユーザーが受信するメールを読み込み、それがスパムメールであるか否かを正確に判定することです。判定結果に応じて、スパムメールである場合には「このメールはスパムメールです」と表示し、スパムメールでない場合には「このメールはスパムメールではありません」と表示します。これにより、ユーザーが第三者から受信したメールの内容を迅速かつ正確に確認できるよう支援します。最終的な目標は、独自のロジックを構築・発展させることです。具体的には、さまざまな課題に対して、どのアルゴリズムや解決策が最も効果的かを見極めることを目指します。この過程で、効率性を追求し、最適な方法論を探求することがプロジェクトの核心となります。
この課題では、最初にNaive Bayesアルゴリズム（GaussianNB、MultinomialNB、BernoulliNB）の3種類を適用し、それぞれの**精度（accuracy）と適合率（precision）**を評価しました。その結果、MultinomialNBが他のモデルと比較して最も高い性能を示しました。具体的には、精度はNB 0.959381 で、非常に高い分類能力を持つことが確認され、さらに適合率（precision）では1.0という完璧な値を記録しました。この結果から、MultinomialNBは特に有効な手法であると判断されました。
しかし、モデルのさらなる改善と精度の向上を目指し、Naive Bayes以外のアルゴリズムも試すことにしました。具体的には、機械学習でよく使用されるトップ11のアルゴリズム（例: SVM、決定木、ランダムフォレスト、K近傍法など）を用いて分析を行い、それぞれの性能を比較・評価しました。これにより、さらに優れたモデルを探索し、最適な分類精度を追求しました。
上記の結果から、Naive Bayes（NB）、K近傍法（KNN）、ランダムフォレスト（RF）の適合率（precision）はいずれも1.0と非常に優れていました。一方で、モデルのさらなる改善や精度（accuracy）の向上を目指し、新たな手法として以下を試みました。
tfidf = from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer minmax_scaler = from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ここでTfidfVectorizerでは最大特徴量（max_features）を3000に設定して分析行い、これらを適用して、それぞれのアルゴリズムで分析を行った結果は以下の通りです。
総合的に分析した結果、MinMaxScalerよりも、TfidfVectorizer（最大特徴量を3000に設定）を使用した場合の方が、より優れた結果が得られました。特に、Naive Bayesアルゴリズムの一つであるMultinomialNBが最も優れた性能を示しました。
以下は、分析結果の要約です：
- 初期段階のMultinomialNBの精度（accuracy）は0.959381でした。
- TfidfVectorizer（max_features=3000）を使用して分析した結果：
- 精度（accuracy）: 0.970986
- 適合率（precision）: 1.0
これにより、TfidfVectorizerを活用することで、テキストデータの特徴をより効果的に捉えられることが確認され、MultinomialNBが特にこの課題において有効であると結論づけられました。
