使用朴素贝叶斯分类器过滤垃圾邮件，编写代码调整分类器的参数：平滑系数，绘制平均正确率与平滑系数的关系曲线，查看不同取值对分类器性能的影响

首先，我们需要准备一些数据。可以使用已有的垃圾邮件数据集进行训练和测试。例如，可以使用UCI的SpamBase数据集，其中包含4601封邮件，其中1813封是垃圾邮件。

以下是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('spambase.csv', header=None)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1], data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化朴素贝叶斯分类器
nb = MultinomialNB(alpha=1.0)

# 训练分类器
nb.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = nb.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy}")

以上代码使用朴素贝叶斯分类器对SpamBase数据集进行训练和测试，并输出准确率。现在我们可以开始调整平滑系数。

朴素贝叶斯分类器使用平滑系数来解决零频率问题。平滑系数越大，对概率分布的影响越小。我们可以使用交叉验证来找到最佳的平滑系数。

以下是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('spambase.csv', header=None)

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:,:-1], data.iloc[:,-1], test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化朴素贝叶斯分类器
nb = MultinomialNB()

# 设置平滑系数的取值范围
alphas = np.linspace(0.1, 10, 100)

# 交叉验证
cv_scores = []
for alpha in alphas:
    nb.alpha = alpha
    scores = cross_val_score(nb, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
    cv_scores.append(scores.mean())

# 找到最佳的平滑系数
best_alpha = alphas[np.argmax(cv_scores)]
print(f"Best alpha: {best_alpha}")

# 训练分类器
nb.alpha = best_alpha
nb.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = nb.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy: {accuracy}")

以上代码使用交叉验证来找到最佳的平滑系数，并输出准确率。现在我们可以绘制平均正确率与平滑系数的关系曲线。

以下是一个简单的 Python 代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制曲线
plt.plot(alphas, cv_scores)
plt.xlabel('Alpha')
plt.ylabel('Mean Accuracy')
plt.title('Accuracy vs. Alpha')
plt.show()

以上代码使用matplotlib库绘制平均正确率与平滑系数的关系曲线。

通过调整平滑系数，我们可以看到不同取值对分类器性能的影响。最终选择最佳的平滑系数，可以提高分类器的准确率。