写出完整的使用贝叶斯分类垃圾邮件，使用CountVectorizer进行向量化并并采用TF-IDF加权的代码

### 回答1：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNBcount_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(email_corpus)
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, email_labels)

### 回答2：
贝叶斯分类是一种常用的机器学习算法，用于分类问题。在垃圾邮件分类中，可以使用贝叶斯分类器来自动将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

首先，我们需要导入相关的库和数据集。这里使用sklearn库的CountVectorizer和TfidfTransformer来进行向量化和TF-IDF加权。

# 导入相关库
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 创建数据集
data = [
    ("这是一封非垃圾邮件", "非垃圾邮件"),
    ("这是一封垃圾邮件", "垃圾邮件"),
    ("垃圾邮件是个问题", "垃圾邮件"),
    ("非垃圾邮件比较好", "非垃圾邮件")
]

# 将数据集分为邮件内容和标签
X, y = zip(*data)

# 创建Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer()),  # 向量化
    ('tfidf', TfidfTransformer()),  # TF-IDF加权
    ('clf', MultinomialNB())  # 使用贝叶斯分类器
])

# 训练模型
model = pipeline.fit(X, y)

# 预测样本
test_email = ["这是一封测试邮件"]
predicted = model.predict(test_email)

print(f"预测结果：{predicted}")

这段代码首先创建了一个数据集，其中包含了邮件内容和标签。然后，使用sklearn的Pipeline函数构建了一个由向量化、TF-IDF加权和贝叶斯分类器组成的模型。通过调用fit方法，可以对模型进行训练。最后，使用predict方法对测试样本进行预测，并输出预测结果。

以上就是使用贝叶斯分类器、CountVectorizer进行向量化和TF-IDF加权的完整代码。