电子邮件垃圾邮件特征分析数据集EmailSpamFeatureAnalysis-rmagaldi
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 电子邮件, 文本分类, 特征工程, 机器学习, 数据分析, 频率统计, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自公开邮件语料库的电子邮件数据，记录了邮件中各个单词的出现频率，用于分析邮件内容与垃圾邮件之间的关系。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，但邮件内容涉及通用词汇和常见主题，可推测为全球范围内的电子邮件。
数据维度：数据集包含多个特征，每个特征代表邮件中特定单词的出现频率，如“word_freq_make”、“word_freq_address”等，总共包含57个特征，以及一个未在结构化字段中显示的标签，用于表示邮件是否为垃圾邮件。
数据格式：CSV格式，文件名为test_features.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。数据已进行预处理，提取了邮件内容中的词频特征。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类以及特征重要性分析等研究。
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：适用于电子邮件安全、自然语言处理等领域的学术研究，如垃圾邮件识别算法的开发与评估、词频特征对邮件分类的影响分析等。
行业应用：为邮件服务提供商和安全软件开发商提供数据支持，用于改进垃圾邮件过滤系统、提升邮件安全防护能力。
决策支持：支持企业和机构制定电子邮件安全策略，降低垃圾邮件带来的风险。
教育和培训：作为机器学习、文本挖掘等课程的实训案例，帮助学生理解特征工程、分类算法在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件标签之间的关系，帮助用户开发和优化垃圾邮件检测模型，提升邮件系统的安全性。
