根据以下示例，使用Python创建一个基于规则的分类模型，用于确定电子邮件是垃圾邮件还是正常邮件。


规则如下： 
1. 如果电子邮件标题和内容中都有明显的单词和短语，如“低价优惠”、“点击这里”、“抽奖”等，则该邮件可能被视为垃圾邮件。
2. 如果电子邮件是从您熟知或经常与之通信的发件人发送的，则该邮件可能不是垃圾邮件。
3. 如果电子邮件包含常见的正常主题，例如“申请工作”、“请求面试”、“感谢您的业务”，则该邮件可能不是垃圾邮件。
以下是示例代码：

```python
def classify_email(subject, body, sender):
    spam_words = ["低价优惠", "点击这里", "抽奖"]
    normal_subjects = ["申请工作", "请求面试", "感谢您的业务"]
    if any(word in subject.lower() or word in body.lower() for word in spam_words):
        return "Spam"
    elif sender in ["friend@example.com", "coworker@example.com"]:
        return "Not Spam"
    elif any(word in subject.lower() for word in normal_subjects):
        return "Not Spam"
    else:
        return "Unknown"
```

该函数接受电子邮件主题、内容和发送者作为输入，并根据上述规则返回分类结果。如果标题和内容中都包含垃圾邮件短语，则将邮件视为垃圾邮件。如果发送者是已知的良好来源，则将邮件视为非垃圾邮件。如果主题包含常见的正常主题，则将邮件视为非垃圾邮件。如果邮件不符合任何规则，则将其分类为“未知”。