根据以下情景，创建一个文本分类器，将电影评论分为“好评”或“差评”。
训练集：50个电影评论，其中25个为“好评”，25个为“差评”，应均匀分布在训练集中。
测试集：10个电影评论，应该有至少3个“好评”和3个“差评”。
可以使用机器学习中的自然语言处理技术，如词袋模型或者TF-IDF等来创建一个文本分类器，将电影评论分为“好评”或“差评”。在训练集中，需要均匀地包含25个“好评”和25个“差评”样本。然后使用测试集进行评估，并确保测试集包含至少3个“好评”和3个“差评”样本，以得到准确的分类器性能评估。