根据一组数据，训练一个文本分类器，用于将文本分类为积极或消极。


训练数据集：包含50个积极的文本和50个消极的文本。
可以使用监督学习算法，如朴素贝叶斯或支持向量机，将50个积极文本和50个消极文本作为训练数据来训练文本分类器。可以使用特征提取方法，如词袋和TF-IDF，将文本转换为数值特征表示，以便算法可以理解和处理。对于评估性能，可以在另一个数据集上对分类器进行测试，或者使用交叉验证来评估其分类准确性。