根据给定的文本数据集训练一个文本分类模型。
文本数据集：IMDb电影评论数据集，包含25,000条电影评论文本，其中12,500条评论是正面的，另外12,500条是负面的。您需要将该数据集划分为训练集和验证集，并在训练集上训练一个分类模型，该模型可以将电影评论分类为正面或负面。
要训练一个文本分类模型来对IMDb电影评论进行分类，可以执行以下步骤：

1. 将数据集分为训练集和验证集。
2. 对文本进行预处理，例如，将每个单词标准化为小写并去掉停用词。
3. 将文本转换为数字向量表示，例如，使用TF-IDF向量化方法。
4. 使用一个适当的分类算法（例如朴素贝叶斯，逻辑回归，决策树等）在训练集上训练模型。
5. 使用验证集评估模型，并进行调优。
6. 用优化后的模型进行测试。

最终，根据所得出的结果，分类模型可以将电影评论准确地归类为正面或负面。