垃圾邮件检测二分类预测结果数据集SpamDetectionBinaryPredictionResults-eliehossary
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 二分类, 预测结果, 机器学习, 模型评估, 自然语言处理, 邮件过滤
数据概述：
该数据集包含基于不同机器学习模型对邮件文本进行垃圾邮件检测的预测结果，记录了邮件的唯一标识符及其对应的预测标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的垃圾邮件检测场景。
数据维度：数据集包含邮件的文本标识符（Text_ID）和预测标签（Label），其中标签值0表示非垃圾邮件，1表示垃圾邮件。数据集包含多个CSV文件，每个文件代表了不同模型（如随机森林、朴素贝叶斯、CNN等）的预测结果。
数据格式：数据以CSV格式存储，方便数据读取和分析。文件名清晰地标明了所使用的模型和数据集类型（训练集或测试集）。
来源信息：数据来源于不同机器学习模型对邮件文本进行垃圾邮件检测的预测结果。
该数据集适合用于模型评估、比较不同模型性能，以及进行集成学习等研究。
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：适用于机器学习模型性能评估、模型比较、集成学习方法研究等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于提升垃圾邮件过滤系统的准确性。
决策支持：支持企业和个人用户优化邮件管理策略，减少垃圾邮件干扰。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析。
此数据集特别适合用于评估不同机器学习模型在垃圾邮件检测任务上的表现，并探索提高检测准确率的方法。
