垃圾邮件检测邮件正文数据集SpamDetectionEmailBodyDataset-deanleung
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分类, 文本分析, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘, 二分类, 邮件安全
数据概述：
该数据集包含来自互联网的邮件正文数据，记录了用于垃圾邮件检测的邮件内容示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态邮件语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容涵盖常见英语口语表达，可推测为英语语境下的邮件数据。
数据维度：包括“S. No.”（邮件序号）、“Message_body”（邮件正文）和“Label”（分类标签，"Non-Spam"代表非垃圾邮件，"Spam"代表垃圾邮件）三个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为email.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的标注和整理。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类、自然语言处理等领域的研究和应用。
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、机器学习等领域的学术研究，如垃圾邮件过滤算法的改进、情感分析、文本特征提取等。
行业应用：为邮件服务提供商、网络安全公司提供数据支持，尤其适用于垃圾邮件过滤系统、邮件安全防护产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业和个人用户进行邮件安全策略的制定，提高邮件系统的安全性。
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，用于学生训练模型、理解垃圾邮件识别模式。
此数据集特别适合用于探索邮件正文内容与垃圾邮件之间的关系，帮助用户构建有效的垃圾邮件检测模型，提升邮件过滤的准确性。
