垃圾邮件检测特征数据集SpamEmailDetectionFeatureDataset-vtinnguyn
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件过滤, 文本分析, 特征工程, 机器学习, 自然语言处理, 二分类, 电子邮件
数据概述：
该数据集包含从电子邮件内容中提取的特征，用于构建垃圾邮件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域范围，但邮件内容可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包含多个特征，如 "make", "address", "all", "3d", "our", "over", "remove", "internet", "order", "mail", "receive", "will", "people", "report", "addresses", "free", "business", "email", "you", "credit", "your", "font", "000", "money", "hp", "hpl", "george", "650", "lab", "labs", "telnet", "857", "data", "415", "85", "technology", "1999", "parts", "pm", "direct", "cs", "meeting", "original", "project", "re", "edu", "table", "conference", "semicol", "paren", "bracket", "bang", "dollar", "pound", "cap_avg", "cap_long", "cap_total"，以及“Class”标签（指示邮件是否为垃圾邮件）。
数据格式：CSV格式，文件名为 spam_email.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据集可能来源于邮件服务提供商或研究机构，用于垃圾邮件过滤和检测。
该数据集适合用于垃圾邮件识别模型训练和评估，以及特征重要性分析。
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、机器学习和信息检索等领域的学术研究，例如垃圾邮件检测算法的改进和优化。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于构建和改进垃圾邮件过滤系统。
决策支持：支持企业和个人用户在电子邮件管理方面的决策，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习、文本挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解垃圾邮件检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估垃圾邮件分类器，探索不同特征对垃圾邮件检测的影响，并优化过滤策略。
