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3 Les instructions de paramètrage de SpamSieve et votre Client
Avant de pouvoir utiliser SpamSieve, vous devez lui donner quelques exemples de messages que vous estimez être du Spam et quelques bons messages. Vous sélectionnez les messages et vous dites à Spamsieve si ce sont des bons messages ou du spam. Spamsieve soutire l'information de ces messages et les intègre dans son corpus qu'il utilise à chaque fois qu'il doit évaluer un message. Pour la démarche détaillée d'apprentissage de SpamSieve reportez vous à la section qui traite de votre client email ci-dessous.
Pour le moment retenez simplement que Spamsieve doit se faire les dents sur des exemples de votre choix ( Spam et non-Spam). Il n'y a pas à s'inquiter, il apprend vite !
Plus vous lui donnerez de messages de départ plus vite il sera efficace. Toutefois il n'est pas intéressant de dépasser 2000 messages.
Puisque le ratio entre bons messages et spam est important pour son bon fonctionnement vous devrez probablement vous contenter du minimum de messages dans l'une ou l'autre des catégories. Autrement dit si vous lui donnez 200 spams, veillez à lui fournir 200 bons messages.
Si SpamSieve étiquette un bon message comme étant du Spam vous devez lui signaler son erreur et la rectifier en l'ajoutant au corpus. De même pour le cas inverse.
Si vous ne le corrigez pas alors les erreurs risquent de se multiplier. De la même façon si vous vous trompez vous corrigez en reproposant correctement cette fois le même message à son apprentissage. SpamSieve annulera la précédente entrée incorrecte de lui-même.
Si l'apprentissage automatique est activé avec l'option des messages entrants cochée dans les préférences, SpamSieve apprend de lui-même à discerner le bon grain de l'ivraie au fur et à mesure de l'arrivée des messages. En conséquence, après le premier apprentissage de SpamSieve vous n'avez qu'à l'aider à corriger les erreurs.
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• 3.3 Entourage
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• 3.6 GyazMail
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