生成一份基于提供数据集的电子邮件预测模型，该模型可以分类恶意和非恶意邮件。


数据集：Enron-Spam数据集（包含5172封已标记的电子邮件）
使用Enron-Spam数据集训练一个二分类模型，目标是将电子邮件分为恶意和非恶意邮件。一个流行的方法是使用自然语言处理技术（例如，词袋模型和TF-IDF向量），并结合适当的算法（例如，朴素贝叶斯和支持向量机）进行训练和评估。最终的模型应该能够准确地对恶意和非恶意邮件进行分类。