开发一个能够对输入文本进行自动分类的机器学习模型，该模型能够将文本分类到给定的几个类别之一。给定两个文本分类：体育新闻和技术新闻。需要训练一个机器学习模型，该模型接收输入文本并将其分类到这两个类别之一。
要开发一个能够对输入文本进行自动分类的机器学习模型，需要按以下步骤进行：1.数据收集和准备
首先需要收集足够数量的体育新闻和技术新闻样本数据，这些数据要标注好类别。收集到数据后，需要对数据进行清洗和预处理，例如去除特殊字符、停用词和数字等。还需要对文本进行分词，将其转换为对应的词向量。2.特征提取
对于自然语言处理(NLP)的任务，需要将文本转换为数字向量。常见的方法是使用词袋模型，将文本表示为稀疏的词向量。启用TFIDTransformer模型，它将会根据词在行中出现的频率和行网页中词的列出现次数计算子频率，可以反映文本比例指标。3.模型选择
对于分类任务，可以使用以下模型：逻辑回归(Logistic，Regresion)朴素贝叶