创建一个可以对输入的电子邮件进行分类的模型。模型应该能够将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。


例如一个电子邮件的主题和正文（可以使用示例电子邮件）
该问题需要进行建模和数据集的整理，如果要通过机器学习的方式进行建模可以按以下步骤：

1. 收集包含垃圾邮件和非垃圾邮件的邮件数据集；
2. 对邮件数据集进行处理和清洗，例如去除HTML或文本中的特殊字符，统一大小写等；
3. 建立一个处理文本的方式，如“词袋”或“TF-IDF”等，从而提取邮件文本的特征；
4. 使用监督学习算法，例如逻辑回归，决策树，随机森林等对数据集进行训练，并使用测试数据验证模型的性能;
5. 对模型进行调整，以提高模型的效率和准确率。

以上是一个简单的机器学习模型的步骤，关键在于准备好数据，将其分为训练集和测试集。模型的准确性可以通过比较模型预测的结果和实际结果。