复现高斯朴素贝叶斯并应用于中文垃圾邮件分类

1. 数据准备
首先，我们需要准备训练集和测试集。我们使用中文垃圾邮件数据集，包含1000个垃圾邮件和1000个非垃圾邮件。

2. 数据预处理
将文本数据转换为数值特征，可以使用词袋模型。首先，我们需要将每个文档转换为单词的列表。对于中文文本，我们可以使用jieba分词工具。然后，我们使用CountVectorizer来将每个文档转换为词袋向量。

3. 训练高斯朴素贝叶斯分类器
我们使用sklearn库的GaussianNB来训练高斯朴素贝叶斯分类器。

4. 测试分类器
我们使用测试集评估分类器的性能。我们计算分类器的准确率、精确率、召回率和F1值。

5. 应用分类器
我们可以使用训练好的分类器来分类新的中文邮件。我们还可以使用邮件客户端过滤垃圾邮件。