垃圾邮件识别特征分析数据集SpamDetectionFeatureAnalysis-sifodhara
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 特征工程, 机器学习, 邮件过滤, 数据分析, 自然语言处理, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自邮件服务器的邮件内容特征，记录了用于识别垃圾邮件的各种统计特征。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，可推测为全球范围内的邮件通信数据。
数据维度：数据集包含57个特征，包括：
- 单词频率特征：邮件中特定单词出现的频率，如"make", "address", "all"等。
- 字符频率特征：邮件中特定字符出现的频率，如";", "(", "!", "$"等。
- 连续大写字母长度特征：邮件中连续大写字母的平均长度、最长长度和总长度。
- 标签："spam"列，标识邮件是否为垃圾邮件（1表示是，0表示否）。
数据格式：CSV格式，文件名为Spam.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类、特征重要性分析等研究。
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、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如垃圾邮件识别算法的改进、特征对分类效果的影响分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，用于提升垃圾邮件过滤系统的性能和准确性。
决策支持：支持企业和个人用户优化邮件安全策略，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、文本分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件之间的关系，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型。
