概要

このリポジトリは、SMSなどの短いテキストメッセージを「スパム（spam）」か「正常（ham）」かに分類するための簡易的な機械学習プロジェクトです。scikit-learn のロジスティック回帰を使ってモデルを学習し、学習済みモデルをファイルへ保存（pickle）します。さらに、Flask ベースの軽量なWebアプリケーションを通して、ユーザーが入力したメッセージに対してリアルタイムに予測を返す仕組みを提供します。教育目的やプロトタイプ作成に適した構成です。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 6
ファイル数: 6
メインの言語: Python

主な特徴

scikit-learn のロジスティック回帰でシンプルに実装された分類モデル
テキスト前処理（特徴抽出）→学習→モデル保存の一連パイプラインをスクリプト化
Flask を使った簡易Webインターフェイスで予測を試せる
学習データ（spam.csv）を用いた手軽なハンズオン向けリポジトリ

技術的なポイント

本プロジェクトは、典型的なテキスト分類パイプラインをシンプルに示しています。まずデータ読み込み（spam.csv）→ラベルのエンコード→学習データとテストデータの分割を行い、テキストの特徴量化には Bag-of-Words（CountVectorizer）や TF-IDF を用いる設計が想定されます。モデルはロジスティック回帰を採用しており、軽量で解釈しやすく、二値分類タスクに適しています。学習後は pickle（または joblib）で model.pkl として永続化し、Flask アプリ（run.py）からロードして API エンドポイント経由で予測を返す仕組みです。評価指標としては精度（accuracy）の他、スパム検出では偽陽性・偽陰性のバランスが重要になるため、precision/recall/F1 を確認することが推奨されます。requirements.txt に記載された依存（scikit-learn, pandas, Flask など）を揃えればローカルで学習・サービングの一連を再現可能です。改善点としては、より頑健な前処理（正規化、ストップワード除去、ステミング）、クロスバリデーションによるハイパーパラメータ最適化、より表現力のある埋め込み（word2vec/TF-IDF+NN、BERT等）の導入、そしてモデルの安全な保存とバージョニングが挙げられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
model.py: file
requirements.txt: file
run.py: file

…他 1 ファイル

（補足）

model.py: データ読み込み・前処理・学習・モデル保存を行うスクリプト。学習済みモデルを model.pkl 等で出力する想定。
run.py: Flask アプリケーションのエントリ。保存済みモデルをロードして Web インタフェース（または API）で予測を返す。
spam.csv: スパム/ハムのメッセージデータセット（README の記載より）。学習用データ。

まとめ

教育目的に最適なシンプルなスパム分類の入門リポジトリです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: simple-spam-classifier
説明: A small exercise in ML classification to learn how to build a spam detection model.
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/Ibrahimomh/simple-spam-classifier
オーナー: Ibrahimomh
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/176774034?v=4

READMEの抜粋：

Spam Detection App

A simple spam detection project using Logistic Regression with scikit-learn.
This project can classify messages as spam or ham (not spam) and includes a Flask app to test predictions.

Project Files

model.py : Script to train the Logistic Regression model on the dataset and save it as model.pkl.
app.py : Flask web application to load the trained model and provide an interface to predict messages.
spam.csv : Dataset of spam and ham messages use…

シンプルなスパム分類器（simple-spam-classifier）