邮件垃圾信息检测数据集EmailSpamDetectionDataset-henriqueyda
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件分类, 文本分析, 机器学习, 特征工程, 自然语言处理, 数据集, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自邮件内容的结构化数据，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：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容涵盖通用主题，不限于特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：单词频率（如"word_freq_make"等，表示特定单词在邮件中出现的频率）、字符频率（如"char_freq_!"等，表示特定字符在邮件中出现的频率）、大写字母连续长度统计（如"capital_run_length_average"等）、以及邮件是否为垃圾邮件的标签（"ham"字段，true代表非垃圾邮件，false代表垃圾邮件）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_data.csv，便于数据分析和建模。数据已进行预处理，提取了邮件内容中的多种统计特征。
来源信息：数据集来源于公开的邮件垃圾信息数据集，经过特征提取和整理。
该数据集适合用于邮件垃圾信息检测模型训练和性能评估。
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、机器学习、自然语言处理等领域的学术研究，如垃圾邮件检测算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全软件开发商提供数据支持，用于提升垃圾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优化邮件管理策略，减少垃圾邮件干扰，提高工作效率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生掌握垃圾邮件检测相关技术。
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，帮助用户构建和评估垃圾邮件检测模型，提高邮件过滤的准确性。
