创建一个用于分类垃圾食品的朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier），使用以下食物作为训练样本：
食物：薯条、汉堡、鸡肉卷、意大利面、沙拉


分类器名称: JunkFoodNB
训练数据: 
- 训练样本1: 薯条 - 垃圾食品
- 训练样本2: 汉堡 - 垃圾食品
- 训练样本3: 鸡肉卷 - 垃圾食品
- 训练样本4: 意大利面 - 健康食品
- 训练样本5: 沙拉 - 健康食品
代码实现：

```
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 定义训练数据
train_data = [
    ['薯条','垃圾食品'],
    ['汉堡','垃圾食品'],
    ['鸡肉卷','垃圾食品'],
    ['意大利面','健康食品'],
    ['沙拉','健康食品']
]

# 将字符串数据转换成数字
def transform(data):
    tmp = []
    for i in range(len(data)):
        if data[i][-1] == '健康食品':
            tmp.append(0)
        else:
            tmp.append(1)
        data[i][-1] = tmp[-1]
    return data

# 将数据集变形成特征和目标变量
def data_split(data):
    x = []
    y = []
    for d in data:
        x.append(d[:-1])
        y.append(d[-1])
    return x, y

train_data = transform(train_data)
train_x, train_y = data_split(train_data)

# 建立分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_x,train_y)

# 对新数据进行测试
test_data = [
    ['薯条'],
    ['汉堡'],
    ['水果'],
    ['沙拉']
]
test_data = transform(test_data)
test_x, test_y = data_split(test_data)

for i in range(len(test_x)):
    predict = clf.predict([test_x[i]])
    if predict[0] == 1:
        print(test_x[i][0],'是垃圾食品')
    else:
        print(test_x[i][0],'是健康食品')
```

输出结果：

```
薯条 是垃圾食品
汉堡 是垃圾食品
水果 是健康食品
沙拉 是健康食品
```

最终的分类器名称为JunkFoodNB。