电子邮件垃圾邮件识别特征数据集EmailSpamDetectionFeatureDataset-rmagaldi
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分类, 文本特征, 机器学习, 数据挖掘, 自然语言处理, 特征工程, 邮件过滤
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件语料库的文本特征数据，用于构建垃圾邮件识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确地域范围，但特征提取基于通用邮件内容分析，具有普适性。
数据维度：数据集包含多个特征，主要分为两类：词频特征和字符频率特征。词频特征统计了邮件中特定单词（如“make”、“address”、“free”等）的出现频率；字符频率特征统计了特殊字符（如“;”、“(”、“!”等）的出现频率。此外，还包括关于大写字母连续长度的统计特征。
数据格式：CSV格式，包含test_features.csv和train_data.csv两个文件，分别用于模型测试和训练。train_data.csv中包含“ham”（非垃圾邮件）标签，用于监督学习。
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：适用于文本分类、机器学习、自然语言处理等领域的学术研究，如垃圾邮件检测算法优化、特征重要性分析等。
行业应用：可用于构建邮件过滤系统、垃圾邮件拦截服务，提升用户邮箱的使用体验。
决策支持：支持企业和机构在电子邮件安全方面的决策，提高信息安全防护水平。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实践素材，帮助学生理解文本特征提取和分类模型的构建过程。
此数据集特别适合用于探索邮件内容与垃圾邮件之间的关联性，以及不同特征对垃圾邮件识别效果的影响，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型。
