垃圾邮件文本分类数据集SpamEmailTextClassificationDataset-sanjoy1110
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, 邮件过滤, 机器学习, 二元分类, 数据集, 文本数据
数据概述：
该数据集包含来自互联网的电子邮件文本数据，用于训练和评估垃圾邮件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源不限，代表全球范围内的邮件内容。
数据维度：数据集包含两列，"text"列包含邮件正文内容，"spam"列为标签，指示邮件是否为垃圾邮件（1代表是，0代表否）。
数据格式：提供两种格式，CSV和XLSX，方便不同用户选择。CSV文件名为"spam email dataset.csv"，包含了文本数据和标签。
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，例如垃圾邮件检测算法的开发与评估。
行业应用：为邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于提升邮件过滤系统的准确性和效率。
决策支持：支持企业和个人用户进行邮件安全管理，减少垃圾邮件的干扰。
教育和培训：作为机器学习、文本分析等课程的实训材料，帮助学生理解和实践文本分类技术。
此数据集特别适合用于构建和评估文本分类模型，以实现对垃圾邮件的自动识别，从而提升用户体验和信息安全水平。
