Abstract :Bu çalışmada, istenmeyen e-postaların Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), K-En Yakın Komşu (K-NN) ve C4.5 metotları kullanılarak tespit uygulamaları yapılmıştır. Bunun için UCI Makine Öğrenmesi Havuzundaki Spambase veri seti, "arff" formatına dönüştürülmüştür. WEKA yazılımı kullanılarak eğitim ve test işlemleri için eğitim ve test veri setleri elde edilmiştir. Eğitim setindeki verilerle sistem eğitilmiş ve test veri setleriyle sistemin başarısı test edilmiştir. Bilgi kazanımı metoduyla en değerli on, yirmi, otuz, kırk, elli ve bütün öznitelikler için gerçekleştirilen uygulamalar karşılaştırılmıştır. K-Katlamalı Çapraz Doğrulama yaklaşımı ile yapılan uygulamalarda kullanılan sınıflandırma metotlarından ÇKA, K-NN ve C4.5 ile başarıları F-ölçüsü ve Doğruluk Oranına göre karşılaştırılmıştır. En yüksek başarı F-ölçüsü ve Doğruluk oranına göre %92,8 C4.5 algoritmasıyla öznitelik sayısı 50 alındığında elde edilmiştir. Keywords : İstenmeyen E-posta Tespiti, Çok Katmanlı Algılayıcı, K-En Yakın Komşu, C4.5
