次源码实现了使用朴素贝叶斯分类器（多项式模型和伯努利模型）对短信数据集进行分类，并评估分类器的性能指标。
首先，代码使用Pandas库读取名为"SMSSpamCollection"的数据集，数据集包含两列，分别为标签（labels）和短信内容（messages）。
将标签值'ham'和'spam'分别替换为0和1，以便进行分类任务。
使用CountVectorizer创建词袋模型，将短信内容转换为特征向量表示。
将数据集划分为训练集和测试集，并使用多项式模型（MultinomialNB）对训练集进行训练，并在测试集上进行预测。
打印多项式模型的预测结果，并计算并打印准确率（accuracy score）、精确率（precision score）、召回率（recall score）和F1值（F1 score）等评估指标。
使用伯努利模型（BernoulliNB）同样对数据集进行训练和预测，并计算并打印伯努利模型的预测结果以及准确率、精确率、召回率和F1值等评估指标。
最后，代码会输出多项式模型和伯努利模型的预测结果、类型、长度，以及各项评估指标的数值。
