根据提供的一组文本数据，训练一个文本分类器，进行情感分析，并在测试集上进行评估。
训练集： "我很高兴今天天气晴朗。", "这个机器学习项目太难了。", "这部电影非常有趣，我笑了很多次。", "我对这个餐厅的食物非常满意。", "这个产品的质量很差。", "我非常失望这次购物体验。"
测试集： "我对这本书的内容很满意。", "这次旅行非常愉快。", "这个应用非常好用。", "我非常烦恼我忘记了我的银行密码。", "这个音乐会太嘈杂了。"
可以使用自然语言处理技术，将文本转换成数字向量形式，再用机器学习算法进行训练和分类。 常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等。 在测试集上，可以计算准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估分类器的性能。