垃圾邮件检测邮件内容特征数据集SpamDetectionEmailContentFeatures-gabrieloliva18
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件内容, 特征工程, 文本分类, 机器学习, 数据挖掘, 邮件过滤, 模式识别
数据概述：
该数据集包含来自邮件内容的数据，记录了邮件中各单词的出现频率以及其他相关特征，用于垃圾邮件的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态邮件内容特征数据集。
地理范围：数据未限定特定地域，可用于全球范围内的垃圾邮件检测。
数据维度：数据集包含多个特征，如单词“make”、“address”、“all”等在邮件中出现的频率，以及其他如数字、字符等特征。具体字段包括：word_freq_make, word_freq_address, word_freq_all, word_freq_3d, word_freq_our, word_freq_over, word_freq_remove, word_freq_internet, word_freq_order, word_freq_mail, word_freq_receive, word_freq_will, word_freq_people, word_freq_report, word_freq_addresses, word_freq_free, word_freq_business, word_freq_email, word_freq_you, word_freq_credit, word_freq_your, word_freq_font, word_freq_000, word_freq_money, word_freq_hp, word_freq_hpl, word_freq_george, word_freq_650, word_freq_lab, word_freq_labs, word_freq_telnet, word_freq_857, word_freq_data, word_freq_415, word_freq_85, word_freq_technology, word_freq_1999, word_freq_parts, word_freq_pm, word_freq_direct, word_freq_cs, word_freq_meeting, word_freq_original, word_freq_project。
数据格式：CSV格式，提供训练集（train_data.csv）和测试集（test_features.csv），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源未知，但已进行特征提取和初步处理，适合直接用于机器学习任务。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类和模式识别等领域。
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、机器学习等领域的学术研究，如垃圾邮件过滤算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：可以为邮件服务提供商、安全软件公司等提供数据支持，用于构建或优化垃圾邮件过滤系统。
决策支持：支持企业和个人用户对邮件进行有效管理，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，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构建垃圾邮件分类模型，帮助用户提高邮件管理效率，减少信息干扰。
