邮件数据集email,email文件夹下有两个文件夹ham和spam
时间: 2023-11-08 12:02:40 浏览: 43
邮件数据集是一个包含了邮件的文件夹,其中有两个文件夹:ham和spam。
ham文件夹存放的是正常的邮件,也就是我们常说的非垃圾邮件。这些邮件通常是由我们期望接收到的,例如来自朋友、家人、同事或合法的商业邮件。这些邮件可能包含有关工作、个人交流、订阅的信息,以及其他非垃圾内容。在ham文件夹中,我们可以找到许多重要的信息,并且我们通常希望这些邮件能够正常地送达我们的收件箱。
spam文件夹存放的是垃圾邮件,这些邮件通常是未经请求的,具有商业或欺诈目的的电子邮件。垃圾邮件可能包含诱人的广告、骗术、非法销售信息,或者包含感染计算机病毒的附件。这些邮件不仅会浪费我们的时间,还可能带来安全和隐私问题。为了减少垃圾邮件的影响,我们可以将其放到spam文件夹中,并采取相应的措施,如设置过滤器或使用垃圾邮件识别软件。
通过将邮件分类到ham和spam文件夹中,我们可以更好地管理我们的电子邮件,并确保我们不会错过重要的信息。此外,我们可以利用这些邮件数据集来训练机器学习算法,从而开发出更加智能和高效的垃圾邮件过滤器。这样的过滤器可以帮助我们自动将垃圾邮件拦截,减少对我们时间和资源的浪费,提高邮件处理的效率。
相关问题
spam和ham邮件数据集的读取,数据划分,说明划分的原因,对比不同类数据特征,说明对数据认识。
好的,我理解了您的问题。首先,spam和ham邮件数据集指的是包含垃圾邮件和正常邮件的数据集。这些数据集通常包含大量的电子邮件,其中一些被标记为垃圾邮件,而其他则被标记为正常邮件。
在读取这些数据集时,我们可以使用Python中的pandas库来读取csv文件或者使用numpy库读取txt文件。我们可以使用train_test_split函数将数据分为训练集和测试集,通常将数据集分为70%的训练集和30%的测试集。这么做的原因是为了在训练模型时使用一部分数据集进行训练,而在测试时使用另一部分数据集进行验证,以验证模型的准确性。
在划分数据的过程中,我们需要注意数据集中正负样本的比例,以避免训练集和测试集中正负样本的比例不均衡。在训练模型时,我们需要考虑不同类数据特征的差异,例如在spam邮件数据集中,垃圾邮件通常包含大量的垃圾信息和链接,而正常邮件则通常包含较少的链接和清晰的语言表达。因此,我们需要在训练模型时考虑这些特征,以提高模型的准确性和鲁棒性。
SPAM/HAM dataset介绍
SPAM/HAM数据集是用于垃圾邮件分类的英文数据集,可以用于机器学习模型的训练。这个数据集包含一个名为spam.csv的文件,其中包含用于对垃圾邮箱进行分类的数据。
如果你对这个数据集感兴趣,你可以在Kaggle上找到它,地址是https://www.kaggle.com/c/ds100fa19。在这个链接中,你可以找到相关的博文和一些关于垃圾邮件分类的练习。
当你读入数据时,可以使用pandas库来读取spam.csv文件,并将它分为训练集和测试集。具体的代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")
train.head()
```
如果你想了解数据集中是否存在无效的单元格,可以使用numpy库中的sum函数来计算train和test中无效单元格的数量。具体代码如下:
```python
print(np.sum(np.array(train.isnull()==True), axis=0))
print(np.sum(np.array(test.isnull()==True), axis=0))
```
这样就可以得到train和test中无效单元格的数量了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [spam-and-ham-dataset.zip](https://download.csdn.net/download/qq_32742431/12129001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [[Kaggle] Spam/Ham Email Classification 垃圾邮件分类(RNN/GRU/LSTM)](https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/111059250)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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