文本分类特征工程数据集TextClassificationFeatureEngineeringDataset-a0049228b
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 特征工程, 自然语言处理, 文本特征, 机器学习, 情感分析, 词性标注, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的文本数据，用于文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本集合。
地理范围：数据来源未明确，可视为通用文本数据。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：Outcome（分类标签，0或1），Text（原始文本），Id（文本唯一标识），Split（文本分词结果），以及多种文本特征，如char_count（字符数），word_count（单词数），word_density（单词密度），punc_count（标点符号数量），title_count（标题单词数量），upper_count（大写字母数量），noun_count（名词数量），verb_count（动词数量），adj_count（形容词数量），adv_count（副词数量），pron_count（代词数量），avg_word_len（平均单词长度），max_word_len（最长单词长度），num_word_count（数字单词数量），alnum_count（字母数字字符数量），alpha_count（字母数量），has_url（是否包含URL），greek_char_count（希腊字符数量），japanese_count（日语字符数量），chinese_count（中文数量），isEnglish（是否为英语），以及命名实体识别相关特征，如ps_count, org_count, loc_count, date_count, time_count, money_count, per_count, fac_count, gpe_count，以及w15_count。
数据格式：CSV格式，文件名为df_feat.csv，方便数据分析和模型训练。
该数据集特别适合用于文本分类模型的训练、特征重要性分析和不同特征组合对模型效果的影响研究。
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、机器学习领域的学术研究，例如文本分类模型性能评估、特征工程方法对比分析等。
行业应用：可用于情感分析、垃圾邮件过滤、主题分类等应用，为相关行业提供数据支持。
决策支持：为文本数据分析相关的决策提供数据支持，例如内容推荐、舆情分析等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生理解文本特征工程与模型构建。
此数据集特别适合用于探索不同文本特征对分类效果的影响，帮助用户优化模型，提高分类准确率。
