垃圾邮件过滤邮件特征数据集SpamFilteringEmailFeatureDataset-mguinezi
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分类, 文本分析, 特征工程, 机器学习, 词频分析, 数据挖掘, 邮件内容
数据概述：
该数据集包含从电子邮件中提取的特征，用于垃圾邮件过滤模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态邮件特征数据集使用。
地理范围：数据来源于电子邮件，不涉及特定地理范围。
数据维度：数据集包含多个特征，主要分为两类：
词频特征：如“word_freq_make”、“word_freq_address”等，表示特定单词在邮件中出现的频率。
字符频率特征：如“char_freq_;”、“char_freq_!”等，表示特定字符在邮件中出现的频率。
连续型特征：如“capital_run_length_average”、“capital_run_length_longest”等，描述邮件中大写字母的连续长度。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：test_features.csv (测试集特征) 和 train_data.csv (训练集，包含标签)，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电子邮件数据，经过特征提取和处理，以结构化形式呈现。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类、自然语言处理等领域的研究。
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：适用于文本分类、机器学习算法在垃圾邮件过滤领域的学术研究，如比较不同分类器性能、研究特征重要性等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全公司提供数据支持，用于构建或改进垃圾邮件过滤系统，提高邮件过滤的准确性。
决策支持：支持邮件安全策略的制定，帮助企业和个人更好地管理邮件，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训材料，帮助学生理解特征工程、模型构建和评估等环节。
此数据集特别适合用于探索文本特征与垃圾邮件之间的关系，帮助用户构建和优化垃圾邮件过滤模型，提高邮件处理效率。
