🌳 SpamSense — Détecteur Interactif de Spam

Application Streamlit interactive pour le TP4 — Apprentissage Automatique

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🚀 Lancer l'application

1. Installer les dépendances

pip install -r requirements.txt

2. Démarrer l'application

streamlit run app.py

L'application s'ouvre automatiquement sur http://localhost:8501

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📁 Structure du projet

spamsense/
├── app.py                  # Point d'entrée principal
├── requirements.txt        # Dépendances Python
├── assets/
│   └── style.css          # Styles personnalisés (thème sombre)
└── pages/
    ├── __init__.py
    ├── data.py            # Dataset TP4 + logique de l'arbre manuel
    ├── home.py            # Page d'accueil
    ├── tree_viz.py        # Visualisation interactive de l'arbre
    ├── lab.py             # Laboratoire de test
    ├── overfitting.py     # Courbes surapprentissage (avec Plotly)
    └── train.py           # Entraînement personnalisé

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🧭 Pages de l'application

Page	Description
🏠 Accueil	Introduction aux concepts du TP4
🌳 Arbre de Décision	Visualise le parcours de l'arbre nœud par nœud
⚗️ Laboratoire	Teste tes propres e-mails et enregistre les résultats
📊 Surapprentissage	Courbes train/test selon max_depth (graphe interactif)
🧪 Entraîne ton Modèle	Ajoute des exemples et observe l'évolution du modèle

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🔧 Technologies utilisées

• Streamlit — Interface web interactive
• scikit-learn — Arbres de décision (DecisionTreeClassifier)
• Plotly — Graphiques interactifs
• pandas / numpy — Manipulation des données

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📊 Dataset (TP4)

12 exemples d'e-mails avec 4 attributs :

• Auteur : connu / inconnu
• MotCles : oui / non (mots suspects)
• HTML : oui / non (contenu HTML)
• Majuscule : oui / non (majuscules excessives)
• Spam : oui / non (étiquette)

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Projet réalisé dans le cadre du TP4 — Apprentissage Automatique