垃圾邮件识别评估数据集SpamEmailDetectionEvaluationDataset-ayeshaalmansoori
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 邮件过滤, 特征工程, 机器学习, 数据挖掘, 文本分析, 电子邮件
数据概述：
该数据集包含来自邮件服务器的电子邮件数据，记录了用于垃圾邮件识别的文本特征。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，但可推测为全球范围内的电子邮件样本。
数据维度：数据集包含多个特征，主要分为三类：
词频特征：邮件中各个单词的出现频率，如 "word_freq_make"、"word_freq_address" 等。
字符频率特征：邮件中特定字符的出现频率，如 "char_freq_;"、"char_freq_!" 等。
连续字符长度特征：连续大写字母的平均长度、最长长度，如 "capital_run_length_average"、"capital_run_length_longest" 等。
标签："spam" 列，表示邮件是否为垃圾邮件（1代表垃圾邮件，0代表正常邮件）。
数据格式：CSV格式，文件名为 SpamDS2.csv，方便数据处理与分析。
该数据集适用于垃圾邮件检测、文本分类和特征工程等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、机器学习与信息安全交叉领域的学术研究，如垃圾邮件过滤算法、特征重要性分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、网络安全公司提供数据支持，尤其在提升垃圾邮件过滤系统的准确性和效率方面具备实用价值。
决策支持：支持企业邮件安全策略的制定与优化，帮助用户减少垃圾邮件干扰，提升工作效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、自然语言处理等课程的实训数据，用于学生构建分类模型、理解文本特征。
此数据集特别适合用于探索邮件文本特征与垃圾邮件之间的关联，帮助用户构建有效的垃圾邮件识别模型，从而提升邮件处理的效率和安全性。
