ご質問の答えは、可能と可能でない場合の、両方となります。
それは、学習レベルの状況や運用・設定内容、メッセージの内容によって、左右されるか
らです。
迷惑メールフィルタは、一定の条件で分岐させて、判別しているのではありません。
ですから、件名「あいうえお」でスパム判定して、学習させたからといって、以後同じ件
名メッセージを、スパムと自動判定するようなものではありません。
判定条件が明確な場合は、メッセージフィルタで条件設定して、振り分けたほうが有用で
効果的でしょう。
また、手動振り分けとメッセージフィルタによる自動振り分けを、併用して組み合わせる
のも、同じく有用です。
簡単に言えば、迷惑メールフィルタの学習機能は、ユーザによる判別情報を蓄積して、そ
のデータから、確率計算(主に数値化されたもの)によって振り分けをおこないます。
件名や差出人だけでなく、本文、ヘッダ、HTML タグなども判定の検証対象にしています。
ユーザが、スパムと非スパムの判定を増やすことで、自動的に確率計算を繰り返して、そ
れをまた学習して、データを蓄積・更新して、判定精度を高めていくしくみです。
逆に言うと、学習頻度が少ない場合には、誤判定もあるということになります。
【参考事例として】
以下は、「メッセージの検索」で、とあるフォルダを「迷惑メール確率」+「が次の値未
満」+「10」という条件で、検索した結果事例です。
「迷惑メール確率」の数値をいろいろ変えてみれば、高いものほど、学習データが十分で
ないということがわかります。
おそらく、確率数値がかなり高いものには、迷惑メールマークの付いている可能性が高い
でしょう。
【参考資料として】
以下に、「えむもじら」さんが発表した、わかりやすい PDF 資料があります。
どういったメカニズムや構造を持ったものなのかを理解する上で、有用です。
この機会に、通読されるのをお勧めします。
"ジャンクメールフィルタ入門"
http://level.s69.xrea.com/mozilla/party4/JunkMailFilter.pdf