SpamBayes

SpamBayes es un filtro de spam bayesiano escrito en Python que utiliza técnicas descritas por Paul Graham en su ensayo "Un plan para el spam". Posteriormente, ha sido mejorado por Gary Robinson y Tim Peters , entre otros. ^{[ 2 ]}

La diferencia más notable entre un filtro bayesiano convencional y el filtro utilizado por SpamBayes es que este último tiene tres clasificaciones en lugar de dos: spam, no spam (llamado ham en SpamBayes) e incierto. El usuario clasifica un mensaje como ham o spam; al filtrar un mensaje, los filtros de spam generan una puntuación para ham y otra para spam.

Si la puntuación de spam es alta y la de correo legítimo es baja, el mensaje se clasificará como spam. Si la puntuación de spam es baja y la de correo legítimo es alta, el mensaje se clasificará como correo legítimo. Si ambas puntuaciones son altas o ambas bajas, el mensaje se clasificará como incierto.

Este enfoque da lugar a un número bajo de falsos positivos y falsos negativos , pero puede generar un número de casos inciertos que requieren una decisión humana.

Se ha trabajado en la aplicación de SpamBayes para filtrar contenido de Internet a través de un servidor web proxy . ^{[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]}

• Sitio web oficial
• La idea original de Paul Graham
• Ensayo que analiza las mejoras a la idea original de Graham. Archivado el 3 de julio de 2007 en Wayback Machine.
• Explicación de cómo funciona SpamBayes
• Artículo sobre SpamBayes para la Conferencia sobre Correo Electrónico y Antispam.
• Ganando la guerra contra el spam: Comparación de filtros de spam bayesianos