Integrantes:
- Alejos Yarasca Fiorella Andrea (fiorella.alejos.y@uni.pe)
Llana Chavez Walter Rodolfo (walter.llana.c@uni.pe)
Luna Jaramillo Juan Marcos (jmlunaj@pucp.edu.pe)
Medina Rodríguez Henry (hmedinar@uni.pe)
Salazar Vega Edwin Martín (edwin@iartificial.io)
Facultad de Ingeniería Industrial y Sistemas - Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen— Este estudio explora la aplicación de la regresión logística en la detección de correos spam, destacando su eficacia para clasificar emails en entornos digitales. Mediante la evaluación de un conjunto de datos de correos electrónicos etiquetados, se demostró que este modelo puede distinguir eficientemente entre correos legítimos y no deseados. Los resultados indican una alta precisión del clasificador, validando la regresión logística como una herramienta potente y eficiente para mejorar los sistemas de filtrado de spam. Este enfoque promete contribuciones significativas a la seguridad informática y la gestión de datos.