垃圾邮件过滤文本特征分析数据集SpamFilteringTextFeatureAnalysisDataset-rodrigoep
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 邮件过滤, 特征工程, 自然语言处理, 机器学习, 数据分析, 邮件内容
数据概述：
该数据集包含来自公开的垃圾邮件语料库，记录了邮件内容中各种单词和字符的出现频率，以及其他相关特征。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：数据集内容来源于互联网，邮件内容可能涉及全球范围。
数据维度：数据集包含多个特征，例如：
word_freq_make：单词"make"在邮件中出现的频率。
word_freq_address：单词"address"在邮件中出现的频率。
以及其他单词的频率，数字和字符的出现频率，以及一些特定字符的频率。
数据格式：CSV格式，包含test_features.csv和train_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的垃圾邮件数据集，已进行特征提取和初步处理。
该数据集特别适用于垃圾邮件检测、文本分类和特征工程等研究。
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、机器学习领域的学术研究，例如垃圾邮件检测算法的改进、文本分类模型的构建与优化等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于开发更有效的垃圾邮件过滤系统。
决策支持：支持企业和个人用户优化邮件管理策略，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生理解文本特征提取、分类模型构建等知识。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件之间的关联，帮助用户构建高精度的垃圾邮件过滤模型，提升邮件过滤的准确性和效率。
