邮件内容垃圾邮件识别特征数据集EmailContentSpamDetectionFeatures-lucasangelis2
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 邮件过滤, 文本分析, 机器学习, 特征工程, 文本分类, 数据集, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含从邮件内容中提取的多种特征，用于垃圾邮件的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的邮件内容。
数据维度：数据集包含57个特征，涵盖词频（例如"word_freq_make"、"word_freq_address"等）、字符频率（例如"char_freq_;"、"char_freq_!"等）以及连续字符的平均、最长、总长度等。 "train_data.csv"包含"ham"（非垃圾邮件）标签和"Id"字段，"test_features.csv"包含特征数据。
数据格式：CSV格式，包含"test_features.csv"和"train_data.csv"两个文件，方便数据分析和模型训练。数据已经过预处理，特征为数值型。
数据来源：数据集来源于邮件内容分析项目，已进行特征提取。
该数据集适合用于垃圾邮件检测模型的构建和评估。
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：适用于邮件过滤技术、自然语言处理和机器学习领域的学术研究，例如垃圾邮件识别算法的开发与优化、特征重要性分析等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司等提供数据支持，尤其在邮件过滤、垃圾邮件拦截等领域具有实用价值。
决策支持：支持企业和个人用户在邮件安全防护方面的决策，提高邮件系统的安全性和效率。
教育和培训：作为机器学习、文本分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解特征工程和模型构建过程。
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联关系，帮助用户构建高效的垃圾邮件分类模型，提升邮件过滤的准确性。
