给定一组文本数据，使用机器学习算法建立对应的分类模型，并测试该模型。
文本数据集: <包含文本和标签的数据集>
可以选择一种分类算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machines）或者决策树（Decision Tree）等，对这组文本数据进行训练和建模。然后使用测试集进行模型测试和评估，如准确率、召回率等指标。最后，根据模型的性能进行优化和调整，以得到更好的分类结果。