Enron邮件数据集垃圾邮件与非垃圾邮件分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：邮件,Enron,垃圾邮件,非垃圾邮件,文本分类,自然语言处理,数据清洗,邮件分析
数据概述：
本数据集整合了Enron电子邮件数据集中的垃圾邮件（spam）和非垃圾邮件（ham，即正常邮件）数据，并将其合并到一个CSV文件中。数据集中每封邮件都附有对应的标签，用于区分邮件的类型。数据来源于Kaggle公开数据集（https://www.kaggle.com/datasets/wanderfj/enron-spam）。此外，数据集中还包含了邮件发送者的相关信息。在数据处理过程中，原始数据已被打乱（shuffle）处理，以避免潜在的顺序偏差，确保数据分析的随机性和准确性。
数据用途概述：
该数据集主要用于文本分类、自然语言处理（NLP）模型的训练和评估。研究人员和开发者可以利用此数据集构建垃圾邮件过滤系统、进行邮件内容分析、研究文本分类算法的性能。具体应用场景包括：邮件分类模型的开发与优化、垃圾邮件检测技术的实践、文本特征提取方法的比较、以及对Enron邮件数据集中垃圾邮件特征的深入分析。此外，该数据集也适用于教育目的，例如在机器学习课程中作为实践案例，帮助学生理解和应用文本分类技术。
