创建一个文本分类模型，用于将从医疗领域采集的数据分类为有害或无害。
- 从医疗领域采集的两个样本数据集：一个有害的数据集和一个无害的数据集，每个数据集包含1000条记录。
- 每个数据集应至少具有3个特征/属性/变量，可以是文本或数值类型。
为了创建一个文本分类模型，可以采用以下步骤：

1. 收集和准备数据集：收集有害和无害的医疗数据集，并确保每个数据集至少有 3 个特征/属性/变量，并将其格式化为可供建模使用的形式。这可以包括对文本进行清洗、标记化、去停用词等处理。

2. 划分数据集：将有害和无害数据集划分为训练集和测试集。

3. 选择模型算法：为了分类医疗数据集为有害或无害，可以选择逻辑回归模型、朴素贝叶斯模型等基于文本的分类模型。

4. 拟合模型：对选择的模型进行训练并使用训练集进行测试，调整模型超参数，寻找最好的模型性能。

5. 评估模型：使用测试集评估模型的性能，例如准确性、精度、召回率和 F1 值等指标。

6. 应用模型：使用训练好的模型来对新采集的医疗数据进行分类，以判断数据集是否有害。

注意：为了克服类别不平衡问题，可以使用加权的评估指标、过抽样或欠抽样技术来解决问题。