根据给定的数据集和分类标签，训练一个分类器，并评估其准确率。
数据集：包含1000份电子邮件和它们的分类标签
分类标签：垃圾邮件和普通邮件
用训练数据集训练分类器，用测试数据集检测其准确度。具体步骤如下：

1.将数据集分为训练集和测试集
2.准备模型（如Naive Bayes或SVM等）
3.用训练集训练模型
4.用测试集评估模型的准确率（可以使用精确度、召回率和F1分数等指标进行评价）
5.反复调整模型，直到达到满意的准确率水平

最后，将模型部署到实际应用程序中，对新的数据进行分类。