创建一个机器学习模型以对样本进行分类。


样本：包含1000个电子邮件和它们的分类（垃圾邮件和非垃圾邮件）
首先，将数据集拆分为训练集和测试集。然后，使用常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器或支持向量机（SVM），对训练数据进行拟合。接下来，使用测试数据对模型进行评估，以确定其对新数据的分类能力。根据评估结果，可以微调模型的超参数，以提高其准确性和泛化能力。最后，使用整个数据集来训练最终模型并进行预测。