基于提供的数据集训练一个情感分类器，能够自动将电影评论划分为正面或负面。


给定的数据集包含1000个电影评论，每个评论包含评分（1-5星）和关于电影的文字描述。输入应该是电影评论的示例，用于评估情感分类器的性能。
可以使用监督学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等来训练情感分类器。首先，需要对电影评论进行特征提取和预处理，例如去除停用词、词干提取等。将处理后的评论文本作为训练样本，将其对应的情感类别（正面或负面）作为标签，使用适当的机器学习算法进行训练。评估模型性能时，可以使用交叉验证、F1得分、准确率等指标来衡量模型的性能。输入电影评论示例后，情感分类器会自动预测其情感类别。