Análise de Métodos de Ensemble Learning para Detecção de Spam - Silva, Lucas Marchesan da; Stiegemeier, Gabriel; Oliveira, Rafaela Savian Colvero de; Henke, Marcia (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 2025)
O crescente volume de spam e e-mails maliciosos exige a contínua evolução das técnicas de detecção. Este trabalho apresenta uma análise comparativa de diferentes arquiteturas de ensemble learning (Voting, Stacking e Bagging) aplicadas à base de dados Spambase. Os experimentos, conduzidos na plataforma WEKA, demonstram a superioridade das abordagens em camadas. A arquitetura de Stacking superou o baseline do Random Forest, o que sugere que arquiteturas stacking são uma abordagem promissora para detecção de spam com mais robustez e precisão.