垃圾邮件分类预测数据集SpamClassificationPredictionDataset-ghriqueti
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 机器学习, 自然语言处理, 特征工程, 邮件过滤, 邮件内容分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自邮件样本的文本数据，用于构建垃圾邮件分类模型。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：数据不涉及特定地理位置，泛指电子邮件通信场景。
数据维度：包含邮件的特征数据，如单词频率、特定字符频率等，以及对应的标签（指示邮件是否为垃圾邮件）。具体数据项包括：word_freq_make、word_freq_address、word_freq_all、word_freq_3d、word_freq_our、word_freq_over、word_freq_remove、word_freq_internet、word_freq_order、word_freq_mail、word_freq_receive、word_freq_will等。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如testDS_BNB_1.csv, testDS_BNB.csv, test_features.csv, sample_submission_2.csv, sample_submission_1.csv, train_data.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未明确说明，但其结构和内容表明其适用于垃圾邮件过滤和分类任务。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类、以及特征工程等研究和应用。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，如垃圾邮件检测算法优化、特征重要性分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司提供数据支持，用于构建和改进垃圾邮件过滤系统，提高用户体验。
决策支持：支持企业和个人用户在邮件安全方面的决策，减少垃圾邮件的干扰和潜在风险。
教育和培训：作为机器学习、文本分类等课程的实训材料，帮助学生理解垃圾邮件检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估垃圾邮件分类模型，探索不同特征对分类结果的影响，并优化模型的性能。
