垃圾邮件频率特征分析数据集SpamEmailFrequencyFeatureAnalysis-khnhvnguynnng
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分析, 文本特征, 频率分析, 机器学习, 数据挖掘, 文本分类, 邮件过滤
数据概述：
该数据集包含来自公开邮件服务器的垃圾邮件特征数据，记录了邮件中特定单词和字符的出现频率。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的垃圾邮件检测模型训练。
数据维度：包括57个特征，涵盖了邮件中特定单词（如“1”、“2”等）的出现频率（word_freq_1到word_freq_48），以及特定字符（如“;”、“(”等）的出现频率（char_freq_1到char_freq_6）。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_emails.csv，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于邮件服务器的公开数据，已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类和特征工程相关研究。
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：适用于邮件过滤、文本挖掘和自然语言处理领域的学术研究，如垃圾邮件识别算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全软件公司提供数据支持，用于提升垃圾邮件过滤的准确性和效率。
决策支持：支持企业邮箱系统的垃圾邮件过滤策略优化，降低垃圾邮件对用户的影响。
教育和培训：作为机器学习、文本分类等课程的实训材料，帮助学生理解邮件特征提取和分类方法。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件判定之间的关系，帮助用户构建高效的垃圾邮件检测模型。
