垃圾邮件过滤-电子邮件内容分类数据集-yashpaloswal
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理,NLP,文本分类,垃圾邮件,电子邮件,文本数据,机器学习,分类模型,邮件过滤,SPAM,HAM
数据概述：
本数据集包含了一组电子邮件样本，用于构建和评估垃圾邮件过滤模型。数据集由两列组成：“Text”和“Spam”。“Text”列包含了电子邮件的实际文本内容，而“Spam”列则标记了该邮件的类别，即是否为垃圾邮件。
数据类别定义如下：
- 类别 0：HAM（正常邮件，非垃圾邮件）
- 类别 1：SPAM（垃圾邮件）
数据集旨在帮助用户了解和实践自然语言处理（NLP）技术，进行文本分类任务，特别是垃圾邮件检测。
数据用途概述：
该数据集主要用于NLP入门学习、垃圾邮件过滤模型的构建和评估。具体应用场景包括：
- 模型训练： 用于训练机器学习模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习模型，以识别垃圾邮件。
- 文本预处理实践： 学习和实践文本清洗、分词、词向量化等文本预处理技术。
- 特征工程： 探索和构建有效的文本特征，例如词频统计、TF-IDF等，用于垃圾邮件的识别。
- 模型评估： 评估不同分类模型的性能，例如准确率、精确率、召回率和F1值。
- 技术演示与教学： 在NLP教学和技术演示中，作为案例数据集，帮助学习者理解文本分类的流程和方法。
