贝叶斯零一膨胀贝塔回归模型是一种用于处理二分类问题的模型。其规范可以分为以下几个步骤：

1. 准备数据集：首先，需要准备一个包含特征和标签的数据集。特征可以是任意数量的数值型特征，而标签必须是二进制分类的。

2. 定义模型：接下来，需要定义贝叶斯零一膨胀贝塔回归模型。该模型可以使用Python中的库来实现，例如statsmodels或scikit-learn。

3. 拟合模型：使用准备好的数据集拟合模型。在拟合之前，需要将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

4. 进行预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。可以使用常见的分类指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数。

以下是一个使用statsmodels库实现贝叶斯零一膨胀贝塔回归模型的示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 1. 准备数据集
X = ...  # 特征矩阵
y = ...  # 标签向量

# 2. 定义模型
model = sm.Logit(y, X)  # 创建Logit对象，表示逻辑回归模型

# 3. 拟合模型
result = model.fit()  # 使用最大似然估计方法拟合模型

# 4. 进行预测
predictions = result.predict(X_test)  # 使用训练好的模型对测试集进行预测

# 评估模型性能
accuracy = (predictions.round() == y_test).mean()  # 计算准确率
precision = precision_score(y_test, predictions.round())  # 计算精确率
recall = recall_score(y_test, predictions.round())  # 计算召回率
f1 = f1_score(y_test, predictions.round())  # 计算F1分数

以上代码中，需要将...替换为实际的特征矩阵和标签向量。在拟合模型时，使用最大似然估计方法进行参数估计。最后，使用预测结果计算模型的性能指标。

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。