给我一个二元分类任务的代码实现，该代码应该能够识别垃圾邮件。
问题: 给定一个电子邮件数据集，包含已标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件。请编写一个二元分类任务的代码实现，该代码可以识别新的电子邮件是否为“垃圾邮件”。
以下是一个简单的垃圾邮件识别二元分类任务的代码实现:

```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC

# 读取数据集
emails_df = pd.read_csv("emails.csv")

# 分离特征和标签
X = emails_df["text"]
y = emails_df["is_spam"]

# 将电子邮件文本转换为词频向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearSVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Test accuracy:", accuracy)

# 预测新电子邮件是否为垃圾邮件
new_email = ["Claim your prize money now!", "Hi john, can we meet tomorrow?"]
new_email = vectorizer.transform(new_email)
predictions = model.predict(new_email)
print(predictions)
```

这个代码使用了 pandas、scikit-learn 中的一些常用函数和类。其中，TfidfVectorizer 用于将电子邮件文本转换为词频向量，LinearSVC 用于训练和测试线性支持向量分类器。在训练完模型后，可以输入新的电子邮件文本进行预测。