请为给定的文本分类任务创建一个模型。你的任务是使用给定任务的训练集训练一个文本分类器，并在测试集上进行评估。
训练集和测试集包含用于训练和评估文本分类器的文本数据集，例如垃圾邮件分类任务。
为了创建一个文本分类模型，你可以采用以下步骤：

1. 数据预处理：清洗数据集并抽取需要的特征。

2. 特征提取：从文本数据中提取有意义的特征，例如使用词袋模型或 TF-IDF 等方法。

3. 模型选择和训练：选择适当的分类模型（例如支持向量机、朴素贝叶斯等），在训练集上训练模型。

4. 模型评估：使用测试集来评估模型的性能，例如计算准确率、查准率、查全率等指标。如果模型性能不够好，你可以尝试调整模型参数、使用更先进的模型或者更换特征提取方法等。

5. 模型应用：如果模型性能足够好，你可以将其应用到实际任务中，例如垃圾邮件分类、情感分析等。