运行你给代码显示NameError: name 'LabelEncoder' is not d

出现 NameError: name 'LabelEncoder' is not defined 错误是因为没有导入 LabelEncoder 类。LabelEncoder 是 sklearn.preprocessing 模块中的一个类，用于将标签转换为数值。

要解决这个问题，请确保在代码顶部导入了 LabelEncoder：

from sklearn import preprocessing

或者直接使用 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 来单独导入这个类：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

完整的导入部分应该是这样的：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder  # 添加这行

确保在尝试使用 LabelEncoder 之前，上述导入语句已经包含在你的代码中。这样 LabelEncoder 就可以正常工作了。

以下是修正后的完整代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder  # 导入 LabelEncoder

# ... 其余的代码 ...

# 注意：不要忘了替换文件路径 'your_spam_dataset.txt'

添加了正确的导入语句后，再次运行你的代码，NameError 错误应该会消失。