给定一个包含数千个电子邮件的电子邮件列表，使用模型分类每个电子邮件是否为垃圾邮件。


该数据集包含来自不同背景下各种电子邮件的样本，包括垃圾邮件和非垃圾邮件。每个样本都包含主题、正文和邮件类型的标签。数据集还提供了用于拆分训练和测试数据的脚本。
建议使用自然语言处理（NLP）模型，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）或深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），来分类每个电子邮件是否为垃圾邮件。可以使用训练集对所选模型进行训练和优化，然后使用测试集进行模型评估和性能测试。