在此任务中，你需要编写一个简单的文本分类器，该分类器需要能够将一个有关动物的句子分类为“哺乳动物”或“非哺乳动物”。你需要给出一个包含正反两个样本的数据集，并在训练后评估分类器的性能。



数据集:

- 正样本: 狗是一种哺乳动物。

- 反样本: 乌龟不是哺乳动物。
可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等构建文本分类器。在处理文本数据时，需要对文本进行预处理操作，如词干提取、停用词过滤和特征提取。在训练集中包含有标签的文本数据，可以使用这些数据训练分类器，在测试集上评估分类器的性能，常用指标是准确率、精确率、召回率和 F1 值等。 

对于本任务的数据集，可以使用朴素贝叶斯分类器，将每个单词看作特征，然后训练分类器。具体而言，可以使用sklearn库的CountVectorizer进行特征提取，然后使用sklearn库的MultinomialNB构建朴素贝叶斯分类器，最后使用测试集来评估分类器的性能。