应用sklearn中的朴贝叶斯分类函数对垃圾短信数据集进行分类和测试，计算在测试集上的准确率、召回率和精准率，绘制混淆矩阵。

在Python中，我们可以使用scikit-learn库（sklearn）中的朴素贝叶斯分类器（如GaussianNB或MultinomialNB）对垃圾短信数据集进行分类。首先，你需要准备数据集，将其划分为训练集和测试集。这里是一个简单的步骤概述：

1. **数据预处理**：加载数据集并对其进行预处理，包括文本清洗（移除停用词、标点等）、分词和向量化。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 假设你有一个名为sms_data的数据框，包含'review'列的文本数据和'label'列的目标标签
X = sms_data['review']
y = sms_data['label']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)

2. **模型训练**：使用训练集数据训练朴素贝叶斯分类器。

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
nb_classifier = MultinomialNB()
nb_classifier.fit(X_train_vec, y_train)

3. **预测及评估**：在测试集上进行预测，并计算准确率、召回率和精确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score, confusion_matrix

y_pred = nb_classifier.predict(X_test_vec)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred, pos_label='spam')  # 假设 spam 是垃圾邮件类别
precision = precision_score(y_test, y_pred, pos_label='spam')

confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

4. **混淆矩阵可视化**：使用matplotlib或seaborn库绘制混淆矩阵。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt="d")
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix for Spam Detection')
plt.show()