为给定的一组数据集训练一个分类器，并使用测试数据评估分类器的准确性。


训练数据集：一组包含1000个学生记录的数据集，每个记录包括学生的年龄、性别、家庭背景和成绩等信息。
测试数据集：一组包含100个学生记录的数据集，每个记录包括学生的年龄、性别、家庭背景和成绩等信息。
使用给定的训练数据集，采用机器学习算法（如决策树或神经网络等）训练一个分类器，并使用测试数据集评估分类器的准确性来确定其在新数据上的表现。对于每个测试数据点，将输入特征传递到该分类器，并将其分类预测与实际标签进行比较以计算分类器的准确性度量。