帮我写一个垃圾短信分类的代码

好的，以下是一个简单的垃圾短信分类代码示例，使用了朴素贝叶斯算法：

import re
import jieba
import pandas as pd
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer

# 加载数据集
data = pd.read_csv('spam.csv', encoding='utf-8')

# 数据预处理，去除空格、标点符号等无用字符
def clean(text):
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    text = re.sub(r'\n', '', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    return text.strip()

data['text'] = data['text'].apply(clean)

# 分词
def tokenize(text):
    return list(jieba.cut(text))

data['words'] = data['text'].apply(tokenize)

# 构建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['words'].apply(lambda x: ' '.join(x)))

# 计算TF-IDF
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X)

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_tfidf, data['label'])

# 预测
test_text = '【限时特惠】恭喜您获得XX优惠券，点击链接即可领取！'
test_words = tokenize(clean(test_text))
test_vec = vectorizer.transform([' '.join(test_words)])
test_tfidf = tfidf_transformer.transform(test_vec)
predicted_label = clf.predict(test_tfidf)[0]

print(predicted_label)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要更加完善的数据清洗、分词、特征提取等过程，同时需要更大规模的数据集进行训练。