结合给定垃圾邮件数据集,用Python按照要求完成如下任务. 1.1建立朴素贝叶斯模型； 1.2对给定数据集进行读取、预处理、训练和预测，训练集与测试集比例为8:2划分； 1.3输出Accuracy；

在Python中使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类是一个常见的文本分类任务。以下是您请求的任务步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，需要安装`pandas`, `numpy`, `sklearn`等库，可以使用以下命令：

   pip install pandas numpy scikit-learn

2. **加载和预处理数据**:
使用`pandas`加载数据集，并进行基本的预处理，如去除缺失值、转换成小写、分词、停用词移除等。假设数据集名为`spam_dataset.csv`：

   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

   df = pd.read_csv('spam_dataset.csv')
   X = df['message']  # 假设'message'列包含邮件内容
   y = df['label']  # 假设'label'列是二进制标签（0为非垃圾，1为垃圾）

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   vectorizer = CountVectorizer()  # 创建词袋模型
   X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
   X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

3. **构建朴素贝叶斯模型**:

   from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

   model = MultinomialNB()
   model.fit(X_train_vec, y_train)

4. **预测并计算Accuracy**:

   predictions = model.predict(X_test_vec)
   accuracy = model.score(X_test_vec, y_test)
   print("Accuracy:", accuracy)

5. **完整代码示例**:

   # ... (上述代码整合)

   # 完整代码
   def spam_classifier(data_path):
       # ... (继续执行上述操作)

   spam_classifier('spam_dataset.csv')

运行上述代码后，你会得到垃圾邮件分类的准确率。注意这只是一个基础的例子，实际应用中可能还需要进行更细致的数据清理和特征工程。