垃圾邮件-非垃圾邮件文本分类数据集Spam-HamEmailTextClassificationDataset-hanzvivatma
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 垃圾邮件, 电子邮件, 自然语言处理, 二分类, 邮件过滤, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，用于进行垃圾邮件和非垃圾邮件（“ham”）的分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于电子邮件，未限定具体地理范围。
数据维度：数据集包含四个主要字段：“Unnamed: 0”（索引列，无实际含义）、“label”（邮件类别，"ham"代表非垃圾邮件，"spam"代表垃圾邮件）、“text”（邮件正文文本）、“label_num”（数值化标签，0代表非垃圾邮件，1代表垃圾邮件）。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_ham_dataset.csv，便于文本数据的处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开的电子邮件语料库，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适用于文本分类、自然语言处理、机器学习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：适用于垃圾邮件过滤、文本分类、情感分析等相关领域的学术研究。
行业应用：可用于构建邮件过滤系统、垃圾邮件检测模型，提升邮件服务的安全性与用户体验。
决策支持：为企业提供数据支持，用于优化邮件营销策略，提升邮件发送的效率和效果。
教育和培训：作为机器学习和自然语言处理课程的实训材料，帮助学生理解文本分类的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索文本特征与邮件分类之间的关系，以及构建和评估垃圾邮件检测模型，提升邮件系统的智能化水平。
