💌 Sistem automatizat de detectare a email-urilor spam 📧

Compania ta dorește să protejeze utilizatorii de email-urile nedorite (spam).
Pentru aceasta, s-a decis construirea unui sistem automat care să identifice
email-urile spam și să le separe de cele legitime (nonspam).

Ai primit un set de email-uri etichetate și trebuie să construiești un model
care să poată clasifica email-urile noi.

Ți-au fost puse la dispoziție două fișiere:

• train.csv - email-uri istorice cu eticheta label (spam = 1 / nonspam = 0)
• test.csv - email-uri noi, fără etichetă

Scopul principal: predicția probabilității ca un email să fie spam (valoare între 0 și 1, unde 0 = nonspam sigur, 1 = spam sigur).

---

📊 Setul de date

Fiecare rând reprezintă un email, cu următoarele atribute:

• sample_id - identificator unic
• text - conținutul email-ului
• label - doar în train.csv, 1 (spam)/ 0 (nonspam)

Scopul final: prezice label pentru rândurile din test.csv.

---

📝 Task-uri

Primele două subtask-uri verifică analiza simplă a email-urilor.
Ultimul subtask evaluează modelul de clasificare.

---

Subtask 1 (10 puncte)

Determină lungimea fiecărui email ca număr de caractere.

Afișează pentru acest subtask un număr întreg.

---

Subtask 2 (15 puncte)

Numără câte apariții ale cuvântului free există în email.

---

Subtask 3 (75 puncte)

Construiți un model de clasificare care prezice probabilitatea ca un email să fie spam (p ∈ [0,1]) pentru fiecare rând din test.

Evaluarea se face folosind ROC curve și AUC (Area Under the ROC Curve).

---

🧮 Evaluare

• AUC ≥ 0.95 → 75 puncte
• AUC ≤ 0.80 → 0 puncte
• Intervalul dintre ele: punctaj proporțional

Subtasks 1–2 se evaluează exact (prin comparare).

---

📄 Formatul fișierului de submisie

Fișierul submission.csv trebuie să conțină câte 3 linii pentru fiecare rând din test,
corespunzătoare celor 3 subtasks.

Structură:

subtaskID, datapointID, answer

unde:

• subtaskID - 1, 2 sau 3
• datapointID - valoarea sample_id
• answer - depinde de task:
  • Subtask 1: lungimea email-ului (număr întreg)
  • Subtask 2: numărul de apariții ale cuvântului free (număr întreg)
  • Subtask 3: probabilitatea ca email-ul să fie spam (număr real 0–1)

Exemplu pentru sample_id = 00042:

subtaskID,datapointID,answer
1,00042,342
2,00042,3
3,00042,0.742

---

📊 Metrica de evaluare: ROC AUC 📈

Pentru Subtask 3, evaluarea se face folosind ROC AUC (Area Under the ROC Curve).
Aceasta este o măsură unică care sintetizează performanța unui clasificator pentru toate pragurile posibile de decizie.

Cum se calculează ROC AUC?

1. Se trasează curba ROC, care reprezintă:
   • TPR (True Positive Rate) - rata corectă de aprobare a cererilor aprobate
   • FPR (False Positive Rate) - rata cererilor respinse incorect aprobate

2. Aria de sub curbă (AUC) se calculează folosind regula trapezelor:
   • Curba este împărțită în trapeze folosind liniile verticale la valorile FPR și liniile orizontale la valorile TPR
   • Se adună ariile trapezelor pentru a obține valoarea finală a AUC

3. Interpretarea scorului:
   • ROC AUC = 1 🏆 → clasificator perfect, toate cererile sunt clasificate corect
   • ROC AUC = 0.5 🎲 → clasificator aleatoriu, fără putere predictivă
   • 0.5 < ROC AUC < 1 📈 → cât de bine clasificatorul separă clasele