电子邮件垃圾邮件分类数据集EmailSpamDetectionDataset-eloric
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 自然语言处理, 邮件过滤, 机器学习, 数据标注, 邮件内容分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自邮件服务提供商的电子邮件数据，记录了邮件内容及其对应的标签，用于识别垃圾邮件。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，视作静态邮件语料库。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容可能涉及全球范围内的交流。
数据维度：数据集包括两个主要字段：“mail-body”（邮件正文内容）和“label”（邮件标签，通常为0或1，分别代表正常邮件和垃圾邮件）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，文件名类似于"shuffled_spamhamcsv-1/spamhamcsv"，便于文本处理和分类任务。
来源信息：数据来源于邮件服务提供商，已进行整理和标注。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类和自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于自然语言处理、机器学习等领域的学术研究，如文本分类算法的评估、垃圾邮件过滤技术的改进等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于构建和优化垃圾邮件过滤系统，提高邮件服务的质量和安全性。
决策支持：支持企业和个人用户在邮件管理和安全防护方面的决策，帮助用户识别和拦截垃圾邮件。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于训练和评估垃圾邮件检测模型，帮助用户提升邮件过滤的准确性和效率。
