垃圾邮件识别文本分类数据集SpamDetectionTextClassificationDataset-rajureddybaddam
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 自然语言处理, 电子邮件, 文本特征, 机器学习, 数据标注, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自电子邮件的文本数据，记录了邮件内容及其对应的垃圾邮件或非垃圾邮件（"ham"）标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，泛指互联网电子邮件环境。
数据维度：数据集包含三个主要字段：
Und: 邮件编号，作为唯一标识符。
label: 邮件类别，取值为"ham" (非垃圾邮件) 或其他（垃圾邮件）。
text: 邮件正文内容。
label_num: 邮件类别对应的数值标签，其中0代表非垃圾邮件，1代表垃圾邮件。
数据格式：包含CSV和XLSX两种格式，其中CSV文件（spam_ham_dataset.csv）包含结构化文本数据，便于分析和处理。XLSX文件（Test.xlsx）可能包含测试集或补充信息。
来源信息：数据集来源于公开的电子邮件语料库，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类和机器学习领域的研究和应用。
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：适用于文本分类、情感分析、自然语言处理等领域的研究，例如垃圾邮件检测算法的改进、邮件内容主题分析等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于垃圾邮件过滤、钓鱼邮件识别等应用。
决策支持：支持企业在邮件安全管理方面的决策，提升电子邮件系统的安全性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生理解文本分类原理，掌握模型构建方法。
此数据集特别适合用于训练和评估垃圾邮件识别模型，帮助用户构建高效的邮件过滤系统，降低垃圾邮件对用户的影响。
