垃圾邮件过滤邮件内容特征数据集SpamFilteringEmailContentFeatures-pedro2318
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件内容, 文本分类, 特征工程, 机器学习, 数据挖掘, 电子邮件, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，记录了邮件内容中词频统计等特征，用于构建垃圾邮件过滤模型。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，用于邮件内容特征分析。
地理范围：数据不涉及特定地理位置，适用于全球范围内的垃圾邮件检测研究。
数据维度：数据集包含多个数值型特征，涵盖邮件内容中特定单词的出现频率，如"word_freq_make", "word_freq_address"等，以及其他如"word_freq_3d", "word_freq_our"等。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_features.csv两个文件，便于数值计算和模型训练。
来源信息：数据来源于电子邮件内容，经过特征提取和数值化处理。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类和机器学习模型的训练与评估。
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、文本挖掘等领域的研究，如垃圾邮件过滤算法的改进、特征选择与重要性分析等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件开发商等提供数据支持，用于提升垃圾邮件过滤系统的准确性和效率。
决策支持：支持企业和个人用户制定邮件安全策略，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、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解垃圾邮件检测技术。
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系，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型，提升邮件系统的安全性。
