电子邮件垃圾邮件分类数据集EmailSpamClassificationDataset-daquisu
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分类, 文本挖掘, 机器学习, 特征工程, 邮件过滤, 数据分析, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，记录了邮件中各个单词和字符的频率统计，以及邮件是否为垃圾邮件的标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容涵盖了互联网相关的常用词汇，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含57个特征，包括单词频率、字符频率、连续大写字母长度等，以及一个表示邮件是否为垃圾邮件的标签（ham/spam）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于文本挖掘、机器学习、自然语言处理等领域的学术研究，如垃圾邮件识别算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：可以为邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于构建和优化垃圾邮件过滤系统。
决策支持：支持企业和个人用户在邮件管理和信息安全方面的决策，提高邮件处理效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生理解文本分类、特征工程等概念。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件之间的关联，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型，提升邮件系统的安全性。
