垃圾邮件-非垃圾邮件文本分类数据集Spam-HamTextClassificationDataset-muskanchughds
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 垃圾邮件, 邮件过滤, 自然语言处理, 机器学习, 文本分析, 邮件语料库, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，记录了邮件文本及其对应的类别标签，用于训练和评估垃圾邮件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态邮件语料库。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容涉及日常交流、商务沟通等，具有通用性。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引，无实际意义）、“label”（邮件类别，ham为非垃圾邮件，spam为垃圾邮件）、“text”（邮件正文内容）和“label_num”（label的数值表示，0代表ham，1代表spam）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_ham_dataset.csv，方便文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于网络，已进行基本的文本清洗和标注。
该数据集适合用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等任务。
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、机器学习等领域的学术研究，如垃圾邮件检测算法评估、文本特征提取方法研究等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于改进垃圾邮件过滤系统，提升用户体验。
决策支持：支持企业内部邮件系统的安全策略制定，帮助识别和拦截恶意邮件。
教育和培训：作为文本分类、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解和实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索文本特征与邮件类别之间的关联，帮助用户构建和优化垃圾邮件检测模型，提高邮件系统的安全性与效率。
