テキストをスパムかどうかに分類するPythonコードを書いてください。
タスクはテキストをスパムかそうでないかに分類するPythonコードを書くことです。ただし、このリクエストにはいくつかの詳細が欠けています。具体的には、以下の情報が必要です：

1. 分類するテキストの種類：メール、ウェブページ、SNS投稿など、どのタイプのテキストを分類するのかを明確にする必要があります。
2. テキストのソース：データセットがどのようなソースから取得されたものか（例えば、メールサーバーからの抽出、ウェブスクレイピングなど）を示してください。
3. テキストの言語：どの言語で書かれたテキストを分類するのかを指定します。
4. 使用するアルゴリズムやライブラリ：機械学習アルゴリズム（例えば、ナイーブベイズ、SVM、ディープラーニングなど）、自然言語処理ライブラリ（例えば、NLTK、spaCy、scikit-learnなど）を指定します。
5. パフォーマンス指標：分類モデルの性能を評価するために使用する指標（例えば、精度、再現率、F1スコアなど）を指定します。

これらの詳細が明確でないと、具体的なコードを提供するのは困難です。

例えば、以下のような情報があると、より具体的なPythonコードを提供することができます：

- 分類するテキストの種類：メール
- テキストのソース：Gmailのスパムフォルダと非スパムフォルダから取得
- テキストの言語：英語
- 使用するアルゴリズムやライブラリ：ナイーブベイズ、scikit-learn
- パフォーマンス指標：精度

この情報を基に、以下のようなPythonコードを作成することができます：

```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# データの読み込み（例としてCSVファイルを使用）
data = pd.read_csv('spam_dataset.csv')

# テキストとラベルの抽出
texts = data['text']
labels = data['label']

# テキストを数値ベクトルに変換
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 訓練データとテストデータに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# モデルの学習
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

# モデルの評価
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))
```

このように、具体的な情報があれば、タスクに適したPythonコードを提供することができます。