垃圾邮件过滤文本频率分析数据集SpamFilteringTextFrequencyAnalysisDataset-carloszoom3000
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, 自然语言处理, 机器学习, 文本分类, 特征工程, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开的邮件语料库，记录了电子邮件中各个单词的出现频率，用于垃圾邮件的自动检测。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：数据为通用邮件语料，不限定特定地区。
数据维度：数据集包含多个字段，每个字段代表邮件中特定单词的出现频率，如“word_freq_make”、“word_freq_address”等，以及一个用于指示邮件是否为垃圾邮件的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为spambase.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的Spambase数据集，已被广泛用于垃圾邮件过滤研究。
该数据集适合用于文本分类、机器学习模型训练和特征工程。
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和机器学习领域的学术研究，如文本分类算法比较、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，用于垃圾邮件过滤系统的开发和优化。
决策支持：支持邮件服务提供商的风险评估和策略优化，提高邮件系统的安全性。
教育和培训：作为机器学习、文本挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索邮件文本特征与垃圾邮件之间的关系，帮助用户实现邮件过滤系统的构建和优化，提高垃圾邮件的识别准确率。
