垃圾邮件文本分类数据集SpamEmailTextClassification-mikemollel
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件, 文本分类, 自然语言处理, 邮件数据, 情感分析, 数据标注, 机器学习, Enron数据集
数据概述：
该数据集包含来自Enron数据集的邮件内容，记录了邮件文本及其对应的垃圾邮件标签。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，通常被用作静态文本分类语料。
地理范围：数据来源为Enron公司邮件，主要涉及美国及全球范围的商业活动。
数据维度：包括邮件正文内容和标签（用于指示邮件是否为垃圾邮件）。
数据格式：CSV格式，文件名为enronSpamSubset.csv，便于文本处理和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于Enron邮件数据集，经过清洗和标注，用于垃圾邮件检测研究。
该数据集适合用于垃圾邮件检测、文本分类和自然语言处理相关研究。
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：适用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域的学术研究。
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，用于改进垃圾邮件过滤算法。
决策支持：支持企业邮件系统的安全策略制定，提高邮件系统的安全性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生理解文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索垃圾邮件的特征和规律，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型，提升邮件系统的用户体验。
