创建一个可以分类文本的模型。
数据集：20 Newsgroups数据集。
要创建一个可以分类文本的模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入20 Newsgroups数据集，可以使用sklearn.datasets.load_20newsgroups()函数加载数据集。

2. 对文本数据进行预处理，包括数据清洗、分词、去除停用词等。可以使用sklearn.feature_extraction.text中的TfidfVectorizer类来进行文本向量化。

3. 将数据集分割为训练集和测试集，可以使用sklearn.model_selection中的train_test_split()函数进行数据集的划分。

4. 创建一个分类模型，可以使用sklearn中的朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等分类算法来训练模型。

5. 利用训练好的模型对测试数据进行预测，评估模型的性能，可以使用sklearn.metrics中的评估函数进行模型性能评估。

6. 可以对模型进行调参优化，找到最佳的模型参数组合，以提高分类准确率。可以使用sklearn.model_selection中的GridSearchCV等函数进行调参优化。

7. 最后，利用训练好的模型对新的文本数据进行分类预测。

代码示例： 

```
from sklearn.datasets import load_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集并进行预处理
news = load_20newsgroups(subset='all')
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = tfidf.fit_transform(news.data)
y = news.target

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建朴素贝叶斯模型，拟合训练数据
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 对测试数据进行预测，并计算模型的准确率
y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

# 调参优化模型
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

parameters = {'alpha': [0.5, 1, 2, 5]}
clf = MultinomialNB()
grid_search = GridSearchCV(clf, parameters, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X_train, y_train)

print('Best parameters:', grid_search.best_params_)
print('Best score:', grid_search.best_score_)

# 在新的数据上进行分类预测
new_doc = ["A new document to classify"]
new_doc_tfidf = tfidf.transform(new_doc)
print(clf.predict(new_doc_tfidf))
```