根据提供的数据集，使用分类模型来预测一个文本是关于什么主题的。


示例文本：今天的气温真是太高了。
数据集：1000个关于天气、健康、科技和音乐的文本（每个类别有250个文本）
可以使用文本分类模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机或卷积神经网络（CNN）来针对提供的数据集进行训练和预测。训练数据集应该包括来自每个类别的足够数量的文本，以确保模型具有足够的泛化能力来预测新的文本。评估模型的性能可以使用准确率、召回率、精确率和F1得分等指标。