基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤需要什么样的数据集训练

基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤需要一个已经标记好的数据集来进行训练。这个数据集应该包含两个类别的邮件：垃圾邮件和非垃圾邮件。这些邮件应该被标记为垃圾邮件或非垃圾邮件，以便算法可以学习如何将它们分类。数据集应该有足够的样本来代表两个类别，并且应该是充分的，以便算法可以学习到最佳的特征。此外，数据集应该是平衡的，也就是说，两个类别的邮件数量应该尽可能相等，以避免算法倾向于较大类别。