使用给定的数据集训练一个文本分类器，并使用测试集进行测试，并输出测试精度。



训练集：

文本： "这个电影非常好看，值得一看。" 

分类： 正面 

文本： "这家餐厅的食物很难吃，我不会再来了。" 

分类：负面 

测试集：

文本： "这本书真的很棒，我非常喜欢它。" 

分类： ？ (应由模型预测) 

文本： "这辆车有很多问题，需要修理。" 

分类： ？ (应由模型预测)
可以使用给定的数据集训练朴素贝叶斯或其他文本分类算法，从训练集中学习如何将文本划分为正面或负面。然后，可以使用测试集对分类器进行测试，并计算分类器在测试集上的准确性（也称为测试精度）。在测试集中输入文本，分类器将预测文本是正面还是负面。