垃圾邮件与非垃圾邮件分类数据集SpamandNon-SpamEmailClassificationDataset-kevinzb56
数据来源：互联网公开数据
标签：邮件分类, 垃圾邮件, 文本分析, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘, 二分类, 邮件过滤
数据概述：
该数据集包含邮件文本及其对应的分类标签，用于训练和评估垃圾邮件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态邮件语料库。
地理范围：数据来源未明确，可泛化应用于各类邮件环境。
数据维度：数据集包括两列数据：
email：邮件正文文本。
category：邮件类别标签，包含“spam”（垃圾邮件）和“non-spam”（非垃圾邮件）两种。
数据格式：CSV格式，文件名为final_combined.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据集来源于公开渠道，已进行结构化处理，方便直接应用于机器学习任务。
该数据集适用于文本分类、垃圾邮件过滤等相关研究与应用。
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，例如垃圾邮件检测算法的开发与优化、文本分类模型性能评估等。
行业应用：为邮件服务提供商、安全公司提供数据支持，用于改进垃圾邮件过滤系统、提升用户体验。
决策支持：支持企业和个人用户对邮件进行有效管理，提高信息安全。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理相关课程的实训素材，帮助学生掌握文本分类技术，理解垃圾邮件识别原理。
此数据集特别适合用于构建和评估垃圾邮件过滤模型，帮助用户识别和过滤垃圾邮件，提高邮件处理效率和安全性。
