垃圾邮件-非垃圾邮件文本分类数据集Spam-HamTextClassificationDataset-qurat01
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 垃圾邮件, 邮件过滤, 自然语言处理, 机器学习, 文本数据, 二分类, 邮件内容
数据概述：
该数据集包含来自邮件内容的数据，记录了邮件被标记为“垃圾邮件”（spam）或“非垃圾邮件”（ham）的文本内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引列，可忽略）、“label”（邮件类别，ham代表非垃圾邮件，spam代表垃圾邮件）、“text”（邮件正文内容）和“label_num”（数值化标签，0代表非垃圾邮件，1代表垃圾邮件）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为spam_ham_dataset.csv，便于文本处理和机器学习模型训练。数据已包含标签，可以直接用于分类任务。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、邮件过滤、文本分类等相关研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如垃圾邮件过滤算法的改进、文本情感分析等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件公司等提供数据支持，用于构建更有效的垃圾邮件过滤系统，提高用户体验。
决策支持：支持企业和机构在邮件管理方面的决策，优化邮件系统的安全性和效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索文本特征与邮件分类之间的关系，构建和评估垃圾邮件检测模型，提高邮件系统的安全性。
