电子邮件分类检测垃圾邮件与非垃圾邮件数据集-brahimettanany
数据来源：互联网公开数据
标签：电子邮件分类,垃圾邮件,非垃圾邮件,文本分析,机器学习,数据标注,文本特征提取
数据概述：
本数据集旨在用于训练和评估机器学习模型，以将电子邮件消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件（也称为“正常邮件”）。数据集包含电子邮件消息及其对应的标签，这些标签指示每封邮件是否为垃圾邮件。
每列说明：
Category（类别）：此列包含每封电子邮件消息的标签。它是一个分类变量，有两个可能的值：
- "spam"（垃圾邮件）：表示该电子邮件是垃圾邮件，通常是不想要或未经请求的内容。
- "ham"（正常邮件）：表示该电子邮件不是垃圾邮件，通常是合法内容。
Message（消息）：此列包含电子邮件消息的实际内容。它是一个文本变量，包括电子邮件的主题和正文。可以通过分析此内容来提取用于垃圾邮件检测的特征，例如常见的垃圾邮件词汇、短语或模式。
数据用途概述：
本数据集适用于电子邮件分类模型的训练与评估、垃圾邮件检测算法的研究、文本特征提取技术的探索等场景。数据科学家和机器学习工程师可以利用此数据集开发和优化垃圾邮件过滤系统；企业可以利用此数据集提高电子邮件系统的安全性；研究人员可以利用此数据集进行垃圾邮件行为的分析和研究。
