发布时间：2024-09-14 09:36:44
数据集：英文垃圾邮件分类数据集
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该数据集包含了一组电子邮件样本，每个样本都标记为两类之一：正常邮件（ham）或垃圾邮件（spam）。数据集以CSV表格格式存储，其中包含以下字段：
集智数据集 
中文
label: 分类标签，指示邮件是否为正常邮件（ham）或垃圾邮件（spam）。text: 邮件正文文本。label_num: 标签的数值编码，其中“ham”编码为0，“spam”编码为1。此数据集可用于训练和评估垃圾邮件检测模型，特别是对于那些希望使用传统机器学习方法（如朴素贝叶斯分类器）的研究人员和开发者来说非常有用。通过该数据集，用户可以开发出高效的垃圾邮件过滤系统，减少用户的邮件负担，并提高信息安全性。
数据分类是机器学习和数据分析中的一个重要领域，它涉及将数据集中的数据项分配给预定义的类别。数据分类可以用于多种场景，如垃圾邮件识别、图像识别、医疗诊断、客户细分等。一个数据分类数据集通常包含以下组成部分：
特征（Features） - 这些是描述每个数据点的不同属性或度量。 标签（Labels） - 这是对数据点所属类别的标记。