Umlernen von falsch klassifizierten Mails

  • Hallo,

    mittlerweile läuft Regula 2.2.6 bei mir und liefert sehr gute Ergebnisse. Eben wurde aber eine Spam-Mail falsch klassifiziert und ich habe dann über das Kontext-Menü "Als Junk klassifizieren" ausgewählt, um die Mail umzuklassifizieren. Im Statistik-Fenster wird aber "Umgelernte Nachrichten: 0 (0 zu Spam, 0 zu Ham)" angezeigt.
    Geht das nicht mit Regula oder muss ich noch irgendwo was einstellen?

    Gromit

  • Ich glaube, das Statistikfenster aktualisiert sich erst, wenn Du TheBat schließt, lange genug wartest, bis es wirklich aus ist (10-20 Sekunden bei meinem Rechner, bei Dir mag's schneller sein), und neu startest.

    Ansonsten ist Dein Vorgehen richt mit dem Befehl "Extras"-"Als Junk klassifizieren"

  • Irgendwie verstehe ich das noch nicht. Im Regula-Manager sehe ich:

    === BEGIN MESSAGE at 18.02.2007 21:08:53 ===
    Subject: Co-operation
    Sender: "Zakazchik Media" <zakazchik@laposte.ru>
    Date: Sun, 18 Feb 2007 18:39:20 +0300
    Msg-Id: <20070218193830.7E3F237E50@smtp4-1-sn2.hy.skanova.net>
    Bayes result: 79% spam probability.
    Match: Intern rule "BayesScore" (MAIN_BAYES_FILTER), score: 79.
    DNSBL-Check: by sbl-xbl.spamhaus.org with IP "81.228.8.184" - not listed or timed out. Time: 45 mSec.
    DNSBL-Check: by sbl-xbl.spamhaus.org with IP "81.228.8.92" - not listed or timed out. Time: 47 mSec.
    DNSBL-Check: by sbl-xbl.spamhaus.org with IP "81.236.200.132" - not listed or timed out. Time: 46 mSec.
    DNSBL-Check: by sbl-xbl.spamhaus.org with IP "85.140.193.68" - not listed or timed out. Time: 46 mSec.
    Final score is: 79 (79), 1 rules matched >>> HAM.
    Message processed in 344 mSec.

    Die Mail wurde als so gerade (79<80) als Ham eingestuft. Ich habe die Mail dann per "Als Junk klassifizieren" umklassifiziert, aber in der Statistik steht weiter:

    Allgemein
    Gefilterte Nachrichten: 106 (39 Spam, 67 Ham)
    Spam-Aufkommen: 36,79%
    Filtereffizienz: 100,00%

    Bayes
    Mails in der Datenbank: 1660 (1041 Spam, 619 Ham)
    Spam/Ham-Verhältnis: 1,68 / 1
    Geprüfte Nachrichten: 65
    Automatisch gelernt: 93 (39 Spam, 54 Ham)
    Umgelernte Nachrichten: 0 (0 zu Spam, 0 zu Ham)

    Sonstiges
    TB! Junk-Score: 80

    100% Filtereffzienz stimmt ja so nicht mehr, denn 1 Mail wurde ja falsch klassifiziert. Ist das wirklich so gewollt?

    Ansonsten arbeitet Regula wirklich prima wie man an der Statistik sehen kann. Einmal angelernt musste ich erst bei der 106. Mail eine Umklassifizierung vornehmen.

    Gromit

  • So wie ich das sehe, funktioniert es einwandfrei. Wenn du die Bayes-Einstellungen nicht geändert hast, werden nur Mails mit einem Score kleiner als 40 als Ham angelernt, da man eine Nachricht mit einem Score von 79 nicht unbedingt als Ham ansehen sollte. Du kannst die Einstellungen aber natürlich ändern, wenn du willst.

    Somit bleibt die Effizienz also bei 100%. :D

  • Ich wollte die Mail ja nicht als Ham anlernen, sondern als Spam (Als Junk klassifizieren). Das war eine Spam-Mail mit Score 79, die fast richtig erkannt wurde. Also macht es doch Sinn, wenn ich als Anwender die Mail umklassifiziere(Ham->Spam), die Mail über Bayes auch umzulernen?!

    Gromit

  • Hättest du für mich ein paar Tips zu den Einstellungen. bin seit 30 Minuten von K9 auf regula und wie das so ist, ist alles ersteinmal Weltfremd :)

    best regards[br] Wolfgang[br][br]**Win XP Pro SP2 **Firefox 2.0.11 **The Bat 4.0.0.7 Pro **Agnitum Outpost Pro 2008 **NOD v3 engl. **DSL 18000/964