垃圾邮件检测文本数据集SpamDetectionTextDataset-gauravkandwal
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 自然语言处理, 邮件过滤, 情感分析, 数据标注, 机器学习, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的文本数据，记录了邮件内容及其对应的类别标签，用于训练和评估垃圾邮件检测模型。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。
地理范围：数据来源未明确标注，但可用于通用垃圾邮件检测场景。
数据维度：数据集包含“text”（邮件内容）和“label”（邮件类别）两个字段。其中，“label”字段包含“ham”（正常邮件）和“spam”（垃圾邮件）两种类别，同时存在“label_num”字段，代表了label的数值形式，0代表正常邮件，1代表垃圾邮件，用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_ham_dataset.csv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于训练和测试垃圾邮件过滤算法。
该数据集适合用于自然语言处理领域中的文本分类任务，特别是垃圾邮件检测模型的构建。
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、机器学习等领域的研究，如垃圾邮件检测算法的优化、情感分析等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于改进垃圾邮件过滤系统，提高用户体验。
决策支持：支持企业和个人用户对邮件进行有效分类和管理，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索文本特征与邮件类别之间的关系，帮助用户构建和优化垃圾邮件检测模型，提高邮件分类的准确性和效率。
