Построить классификатор для определения того, является ли электронное письмо спамом или нет.

Набор данных представляет из себя корпус документов, который разбит по классам:

• spam - спам (1);
• ham - не спам (0).

В обеих директориях датасета файлы представляют из себя набор .mbox файлов.

1. Загрузите данные и подготовьте их для использования в модели классификации.
2. Используя алгоритм машинного обучения на ваш выбор, обучите классификатор на обучающей выборке.
3. Оцените производительность модели на тестовой выборке.
4. Визуализируйте несколько случайных электронных писем из тестовой выборки и выведите предсказание модели для каждого электронного письма.

• kaggle https://www.kaggle.com/code/miketsvirkunov/test1
• данные https://drive.google.com/uc?export=download&id=1LV_kUVFsz5eN0lul1jNVjVX6lpChNU9B
• модели https://drive.google.com/drive/folders/1yjBAqLEuUtJX5pVsQO55bfKVAI5HdG7X?usp=sharing

~/project$ python3 -m venv venv
~/project$ pip install -r req.txt