电子邮件垃圾邮件检测数据集2023

电子邮件垃圾邮件检测数据集2023 数据来源：互联网公开数据 标签：电子邮件,垃圾邮件,检测,机器学习,Naive Bayes,Random Forest,准确率 数据概述： 本数据集包含用于电子邮件垃圾邮件检测的数据，包括标记为正常邮件和垃圾邮件的电子邮件样本。数据集适用于训练和测试各种垃圾邮件检测模型，如朴素贝叶斯、随机森林等。数据集经过预处理，可用于构建和评估垃圾邮件检测模型的性能。 数据用途概述： 该数据集适用于垃圾邮件过滤系统的开发和优化，帮助电子邮件服务提供商提高垃圾邮件识别的准确性。研究者可以利用此数据集来比较不同机器学习算法的效果，选择最适合的模型。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解和应用垃圾邮件检测技术。 举例： 通过对本数据集的训练和测试，可以构建一个随机森林模型，该模型在测试集上的准确率达到95%，有效提高了垃圾邮件的检测率并减少了误报率。