Ниже — сжатая, но практически ориентированная спецификация задачи классификации писем «спам / не спам» с акцентом на интерпретируемость модели, набором признаков, рекомендуемыми алгоритмами (устойчивыми к шуму и объяснимыми), методами валидации и способами учёта смещений в данных.

1) Формулировка задачи

Тип задачи: бинарная классификация: y ∈ {spam, ham}.Целевое применение: автоматическая фильтрация + объяснения пользователю/администратору почему письмо помечено как спам.Требования к интерпретируемости:
глобальные объяснения (почему модель в целом помечает сообщения как спам);локальные объяснения (почему конкретное письмо помечено как спам);ограничение на сложность модели (напр., не более N правил / глубина дерева ≤ d / не более K активных признаков в объяснении);возможность встраивания бизнес-правил (whitelist/blacklist, монотонные ограничения).Нефункциональные требования: устойчивость к шуму в разметке, быстрый вывод (латентность), отслеживание дрейфа.

2) Рекомендуемые признаки (интерпретируемые и информативные)
Разделены по категориям; для каждого — примечание о том, почему интерпретируемо.

Метаданные заголовков:

From domain, sender address pattern (существование поддельных доменов), Reply-To ≠ From, presence of Return-Path.SPF/DKIM/DMARC pass/fail/none (высокоинформативно и объяснимо).Received chain length, last hop IP, IP reputation score.Message age, sending time (необычное время отправки).Количество получателей (To/CC/BCC), массовая рассылка флаг.

Репутационные признаки:

Sender IP/domain age, WHOIS-возраст домена.История жалоб/спам-репутация (частота жалоб на отправителя).Наличие в black/whitelists.

Контентные признаки (чётко интерпретируемые):

Наличие URL(ов), количество URL, количество уникальных доменов в ссылках.Совпадение текста ссылки и целевого домена (link text vs href mismatch).Наличие вложений, тип вложения (exe, zip, docx, pdf), размер вложения.Наличие HTML, количество тегов , iframe, inline JS.Доля изображений к тексту (image-only emails).Число восклицательных знаков, процент заглавных букв, количество спецсимволов, длина темы.Наличие «spammy» слов/фраз (money, win, urgent, act now) — можно использовать бинарные индикаторы.Частые шаблоны обфускации (m0ney, fr€e, 0ffer).Язык письма (lang detection) и несоответствие языку пользователя.

Текстовые признаки (компрессируемые и объяснимые):

Бэг оф вордс / TF-IDF по uni-/bi-/tri-grams (с порогом частоты) — объяснимые через важные n-граммы.Частотные char n-grams (для обфускации).Топ-1000 признаков по взаимной информации (чтобы ограничить сложность).

Поведенческие/контекстные признаки:

Пользовательская реакция (open rate, click-through rate для письма/отправителя; если доступно).История переписки с отправителем (есть ли предыдущие диалоги).Относительная частота писем с таким Subject от данного домена.

Производные/агрегированные признаки:

Суммарный «спам-скор» из простых правил (правила признаков) — может служить простым объяснением.Топ-N причин (бинарные индикаторы), например: missing DKIM, URL mismatch, suspicious attachment.

Примечание: избегать включения чувствительных персональных атрибутов (раса, пол, возраст пользователя) как признаков. Если используются, документировать и применить меры защиты от дискриминации.

3) Рекомендуемые алгоритмы (объяснимые и терпимые к шуму)
Цель — баланс между интерпретируемостью и устойчивостью к шуму. Рекомендую многоуровневый подход: сначала интерпретируемая модель для большинства решений, затем «вторичный» более мощный прибор для постоянных сложных случаев.

Интерпретируемые и устойчивые:

Логистическая регрессия с L1/L2 регуляризацией:
простые коэффициенты, легко интерпретировать; L1 даёт разреженность.устойчива при правильной регуляризации и масштабировании признаков.Наивный Байес (Multinomial/Bernoulli):
очень простая, быстрая и устойчивая к шуму в тексте; легко объяснить через условные вероятности.Небольшие решающие деревья (CART) или ансамбли правил:
хороши для человеческого чтения (ограниченная глубина), правила понятны.Rule lists / decision lists (RIPPER, Scikit-Learn RuleFit, Bayesian Rule Lists):
дают явно читаемые правила, понятны администраторам.Generalized Additive Models (GAM) / Explainable Boosting Machines (EBM):
даёт «полуинтерпретируемый» вид — суммируемая вкладность признаков, интеракции можно ограничить; относительно устойчива.Простые SVM (линейный) — похож на логистику, но менее прямолинейно калибруется.

Высокая точность + объяснимость через постхок:

Градиентный бустинг (XGBoost/LightGBM/CatBoost) — высокое качество и терпимость к шуму; объяснимость через SHAP/feature importance, но это пост-хок объяснения (не такие простые как коэффициенты логистики).Нейросети с упором на LIME/SHAP (только для вспомогательных сценариев или как вторичная модель).

Рекомендация архитектуры:

Первый уровень: интерпретируемая модель (логистика / простые правила / EBM) для прозрачных решений.Второй уровень: сложная модель (GBDT) для «трудных» писем, с обязательной генерацией локальных объяснений (SHAP) и логированием.

4) Методы валидации и метрики

Разделение данных:
Time-based split: train на старых данных, test на более свежих (именно так проверяется устойчивость к дрейфу).User/domain holdout: держать в тесте новые/редкие домены или пользователей, чтобы избежать утечки.Stratified по классам и по важным подгруппам (домены, языки).Cross-validation:
Для гиперпараметров использовать time-series aware CV или nested CV с временными блоками.Метрики:
Precision, Recall, F1 (особенно recall для спама/ham в контексте затрат).Precision@k / Recall@k и PR-AUC (precision-recall лучше для несбалансированных классов).ROC-AUC дополнительно, Brier score и calibration curve для проверки вероятностной калибровки.Оценки на уровне пользователя/домена (per-user false positive rate) — особенно чувствительны ложные срабатывания.Cost-sensitive метрики (например, назначить больший штраф за ложное срабатывание на важные пользователи).Валидация интерпретируемости:
Ограничение сложностей (макс. глубина дерева, количество правил).Fidelity тест: насколько пост-хок объяснения отражают поведение модели.Тесты стабильности объяснений (похожи ли объяснения для похожих писем).Мониторинг в проде:
Drift detection (ADWIN, KS-test по распределению признаков), мониторинг метрик (recall, FPR) во времени.Логирование локальных объяснений для анализа ошибок.

5) Учёт и коррекция смещений в данных
Типичные смещения: class imbalance, selection bias (только жалобы видны), label noise, covariate shift, concept drift, суррогатная разметка (аннотаторы/фильтры).

Практические подходы:

Смещение размеченных данных (label bias):
Разметка множеством аннотаторов + агрегирование (консенсус, модель аннотаторов).Модели для обучения с шумными метками: robust loss (bootstrap, label smoothing), методы для оценки матрицы ошибок аннотаторов.Использование weak supervision (Snorkel) с моделью совмещения правил для получения агрегированных меток.Selection bias / sampling bias:
Сбор репрезентативного корпуса: не только жалобы и помеченные письма, но и случайные срезы входящих.Перевзвешивание примеров (importance weighting) при смещении распределений.Covariate shift / concept drift:
Time-aware retraining: регулярная переобучка (например, ежедневно/еженедельно), incremental learning.Онлайн-обучение (если поддерживается): адаптация модели на пользовательских фидбэках.Детектор дрейфа и триггеры переобучения.Unequal error costs и group fairness:
Контроль FPR per-user/per-domain; применять пороги/калибровку по группам.Fairness-aware reweighting или constrained optimization, если определено, что модель дискриминирует подгруппы.Адаптация к враждебным актам (adversarial examples, spoofing):
Специальные признаки для обфускации; регулярное добавление adversarial-приёмов в тренировочный набор.Ансамбль простых правил + статистических моделей уменьшает вероятность обхода.Подход к противошумовым меткам:
Выделять «неуверенные» примеры (low confidence) и посылать на ручную разметку.Active learning: аннотировать те примеры, где модель не уверена, или которые чаще жалуются пользователи.Документирование и аудит:
Логировать метрики на подгруппах (домены, языки, регионы).Проводить периодические аудиты и ретроспективы ошибок (post-mortem high-impact false positives).

6) Объяснения и пользовательский интерфейс

Глобальные: коэффициенты (логистики), вкладности признаков (GAM/EBM), список правил с приоритетами.Локальные: топ-3 признака, повлиявших на решение (напр., «отправитель не прошёл SPF», «содержит вредоносный attachment .exe», «ссылка ведёт на сайт X, не совпадающий с текстом»).Контрфакты: «Если удалить URL X или если бы DKIM прошёл, письмо не считалось бы спамом».Для администраторов: объяснимые правила и возможность ручного переопределения (whitelist/blacklist) + инструменты для добавления правил.

7) Практический рабочий процесс (pipeline)

ETL: очистка заголовков, нормализация текста, извлечение признаков, сохранение raw + features для аудита.Разделение данных: train/val/test с временной компонентой и per-domain/user holdout.Базовая модель: Naive Bayes / логистическая регрессия (быстро и объяснимо).Повышение качества: EBM или XGBoost как вторичный уровень; все решения сопровождаются объяснением.Мониторинг: правила дрейфа, логирование объяснений и ручная ревизия ошибок.Обновление: активное обучение, регулярное переобучение, управление версиями модели.

Короткий итог рекомендаций

Для прозрачности и достаточной устойчивости начать с логистической регрессии с L1 и/или GAM (EBM) + набор хорошо документированных признаков (SPF/DKIM, URL-мэппинг, вложения, n-grams).Использовать временные/пользовательские holdout для валидации и PR-AUC / per-user FPR для метрик.Обеспечить сбор дополнительных меток через active learning и слабую супервизию; учесть label noise и selection bias (перевзвешивание, множественные аннотаторы).Для сложных случаев добавить GBDT с SHAP, но держать на первом уровне интерпретируемые правила/модели и механизмы ручной корректировки.

Если нужно, могу:

Предложить конкретный список признаков в формате CSV/спецификации для инженеров данных.Привести пример структуры объяснения для пользователя и админа.Подготовить примерный пайплайн кода (sklearn/LightGBM + SHAP) или конфигурацию для EBM.