续写代码，利用已有变量对模型进行绘图评估

为了对已有的垃圾邮件检测模型`SpamDetector`进行性能可视化，我们可以使用matplotlib等绘图库来展示如准确率、混淆矩阵等关键指标。以下是一种可能的方式：

首先需要安装必要的库如`matplotlib`和`sklearn`用于绘制图形和生成更多的评估指标（假设这些包还未被导入或安装）。

# 假设在一个新脚本或notebook环境中运行
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns

接着，基于先前定义好的类`SpamDetector`及其实例`MNB`，我们已经完成了模型的训练，并获得了预测结果`pred`与真实的标签值`true`。现在可以通过以下步骤来进行模型评估并绘图：

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(true, pred)

# 定义标签名称
labels = ["Ham", "Spam"]

# 使用seaborn库绘制热力图表示混淆矩阵
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=labels, yticklabels=labels)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.ylabel('Actual')
plt.xlabel('Predicted')
plt.show()

# 打印分类报告以获取更详细的性能度量
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(true, pred, target_names=target_names))

上述代码片段首先通过`confusion_matrix`函数计算出模型预测结果的真实分布情况；然后利用`sns.heatmap`方法将这一分布以图表形式展现出来；最后打印了包括精确率(Precision)，召回率(Recall)和F1分数(F1-Score)在内的详细分类报告，帮助理解模型的具体表现。这样就可以直观地看出我们的`SpamDetector`模型在识别垃圾邮件时的效果如何了。