电子邮件垃圾邮件过滤数据集EmailSpamFilteringDataset-pmr3508616894bf66
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, 自然语言处理, 邮件分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，记录了用于垃圾邮件过滤任务的邮件内容特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容反映了全球范围内的电子邮件通信。
数据维度：数据集包含多个特征，包括邮件中常用词汇的出现频率（如“make”、“address”、“all”等），常用字符的出现频率（如“;”、“(”、“!”等），以及连续大写字母的平均长度、最长长度和总长度。此外，还包含一个二元标签“ham”，表示邮件是否为非垃圾邮件（ham），以及一个邮件ID。
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训练。数据已进行特征提取和数值化处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征提取和预处理，便于直接用于模型训练。
该数据集适合用于垃圾邮件识别、文本分类、机器学习模型训练和评估。
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、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，如改进垃圾邮件过滤算法、探索文本特征与邮件分类的关系。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于提升垃圾邮件过滤的准确性和效率。
决策支持：支持企业和个人用户在邮件管理和安全方面的决策，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践文本分类和特征工程。
此数据集特别适合用于研究文本特征与垃圾邮件判定的关联，帮助用户构建和优化垃圾邮件过滤模型，提升邮件系统的用户体验。
