给定一组文本数据和标签，训练一个二元分类模型来预测未标记数据的标签。


数据集包含1000个文本数据和各自的标签，其中正样本和负样本数量相等。示例如下:
"我喜欢这个产品"，标签: 正样本 
"这个产品不好用"，标签: 负样本
使用监督学习算法，如逻辑回归、支持向量机等，将文本数据转换为数值特征，并将标签转换为0/1表示的二元分类问题。分割数据为训练集和测试集，使用训练集进行模型训练并调整超参数，最终在测试集上评估模型性能。可以通过增加数据集大小、使用特征工程、调整模型参数等方式提高模型性能。