垃圾邮件检测特征数据集SpamDetectionFeatureDataset-danieldiasfl
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 特征工程, 机器学习, 邮件过滤, 自然语言处理, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的数据，记录了邮件中各个单词和字符的频率统计特征，用于构建垃圾邮件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容通常包含通用互联网信息，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个特征，如单词出现频率（word_freq_make, word_freq_address等）、字符出现频率（char_freq_!;$,等）、连续大写字母的平均、最长和总长度等，以及邮件的ID。
数据格式：CSV格式，包括train_data.csv（训练集）、test_features.csv（测试集）和sample_submission_*.csv（提交示例）三个核心文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的邮件数据集，经过特征提取和处理，以便进行垃圾邮件分类任务。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类、特征工程等机器学习任务。
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、机器学习和文本挖掘领域的学术研究，如垃圾邮件过滤算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，可用于提升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在邮件安全方面的决策，帮助用户识别和过滤垃圾邮件。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生掌握文本分类、特征工程等技能。
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，构建和评估垃圾邮件检测模型，从而提高邮件系统的安全性。
