Wenn sie eine E-Mail in ihrer Mailanwendung erhalten welche nicht durch den Filter erfasst wurde, dann leiten sie die Nachricht an spam-$REMOTE_USER$$LOCAL_DOMAIN$ weiter, so dass die Nachricht analysiert und als Spam gelernt werden kann. Dies steigert in Zukunft die Erkennungsrate.
Statistik der Leistungsmerkmale - $TIME$
Metrik |
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Berechnung als |
Gesamt-Präzision (seit letzter Rückstellung) |
$OVERALL_ACCURACY$% |
(SPAM Mails erkannt + Gute Mails zugestellt) / Anzahl der Nachrichten |
Spam Erkennung (seit letzter Rückstellung) |
$SPAM_ACCURACY$% |
(Spam Erkennungsrate einzeln) |
Spam Anteil (der verarbeiteten Nachrichten) |
$SPAM_RATIO$% |
Alle SPAM Mails (erkannt + nicht erkannt) / Anzahl der Nachrichten |
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SPAM Mails |
Nicht SPAM Mails |
Seit letzter Rückstellung |
$TOTAL_SPAM_MISSED$ nicht erkannt |
$TOTAL_NONSPAM_MISSED$ nicht erkannt |
$TOTAL_SPAM_CAUGHT$ erkannt |
$TOTAL_NONSPAM_CAUGHT$ zugestellt |
$SPAM_ACCURACY$% erkannt |
$NONSPAM_ERROR_RATE$% nicht erkannt |
Durch Filter verarbeitete Mails |
$TOTAL_SPAM_LEARNED$ nicht erkannt |
$TOTAL_NONSPAM_LEARNED$ nicht erkannt |
$TOTAL_SPAM_SCANNED$ erkannt |
$TOTAL_NONSPAM_SCANNED$ zugestellt |
Korpuszufuhr |
$TOTAL_SPAM_CORPUSFED$ Einspeisungen |
$TOTAL_NONSPAM_CORPUSFED$ Einspeisungen |
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