邮件垃圾信息分类数据集EmailSpamDetectionDataset-yelbouknify
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, 邮件分析, 二分类, 机器学习, 数据标注, 文本预处理
数据概述：
该数据集包含来自邮件通信的数据，记录了邮件的文本内容及其对应的垃圾邮件（spam）或正常邮件（ham）标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态邮件语料数据集。
地理范围：数据来源于电子邮件通信，不限定特定地理区域，具有通用性。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“label”（邮件类别标签，ham为正常邮件，spam为垃圾邮件）、“text”（邮件正文内容）和“label_num”（数值化标签，0代表正常邮件，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，方便进行文本分析和模型训练。
来源信息：数据集可能来源于邮件服务提供商的公开数据集或从邮件数据库中提取，已进行初步的数据清洗和标注。
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的研究与应用。
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、文本挖掘和机器学习领域的学术研究，如垃圾邮件过滤算法优化、文本分类模型比较等。
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，用于提升垃圾邮件过滤的准确性和效率，保护用户免受垃圾邮件骚扰。
决策支持：支持企业和组织构建更智能的邮件管理系统，提高信息安全水平，优化员工工作效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解文本分类任务，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索邮件文本特征与垃圾邮件判定的关联性，帮助用户构建高效的垃圾邮件过滤模型，提升用户体验。
