Classificador de E-mails de Phishing com Regressão Logística 📧🎣

Este projeto implementa um modelo simples de machine learning para identificar e-mails de phishing usando Regressão Logística.
A ideia é treinar um classificador capaz de diferenciar mensagens legítimas de tentativas de fraude, ajudando a detectar quando alguém tenta “pescar” suas informações.

🔍 Funcionalidades

• Pré-processamento de texto com regex, stopwords e stemming
• Extração de características com TF-IDF
• Treinamento e avaliação de um modelo de Regressão Logística
• Visualização de métricas de desempenho
• Pipeline de processamento e classificação

📚 Tecnologias e bibliotecas

• Python
• pandas, numpy, matplotlib, seaborn
• nltk para processamento de linguagem natural
• scikit-learn para modelagem e métricas

📌 Objetivo

Fornecer um exemplo claro e comentado de classificação de e-mails maliciosos, servindo como base para estudos em Segurança Cibernética e Processamento de Linguagem Natural.