邮件内容垃圾邮件识别特征数据集EmailContentSpamDetectionFeatureDataset-monizearabadgi
数据来源：互联网公开数据
标签：垃圾邮件检测, 邮件内容分析, 特征工程, 文本数据, 机器学习, 邮件过滤, 数据预处理, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含从邮件内容中提取的特征数据，用于构建垃圾邮件识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态特征集。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容分析具有普适性。
数据维度：数据集包含多个特征，如“word_freq_make”、“word_freq_address”等，这些特征代表了邮件内容中特定单词或短语出现的频率。
数据格式：CSV格式，文件名为test_features.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于邮件内容分析，特征提取自邮件文本。
该数据集适用于垃圾邮件识别、文本分类等领域的研究和应用。
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、机器学习领域的学术研究，如垃圾邮件检测算法优化、特征重要性分析等。
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。
决策支持：支持企业邮箱系统的垃圾邮件治理，降低信息安全风险。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生掌握特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索邮件内容特征与垃圾邮件之间的关联关系，从而构建高效的垃圾邮件识别模型，提升用户体验。
