为以下分类问题训练一个机器学习模型，并对测试集进行准确性评估：给定一份电子邮件，判断它是否为垃圾邮件。
训练集和测试集中的电子邮件数据、它们的标签（即垃圾邮件或非垃圾邮件）
可以使用朴素贝叶斯分类器或支持向量机（SVM）等算法进行垃圾邮件分类。数据预处理可以包括文本清理、标记化、去停用词、词袋或TF-IDF等。在训练集上训练模型，然后使用测试集对模型进行准确性评估。可以使用准确率、召回率、F1分数等指标进行评估。