基于给定的数据集，训练一个二元分类器并提供其准确性评估。
数据集: 包含标注为正或负的文本数据，总共有1000个样本。要求将数据集分成训练集和测试集进行拆分。
1. 首先将数据集按照一定比例（如8:2）分成训练集和测试集。
2. 确定分类器的算法（如逻辑回归、支持向量机等）并编写相应的代码实现。
3. 在训练集上利用选择的分类器进行训练，得到一个分类器模型。
4. 在测试集上利用训练好的分类器模型进行测试，计算分类器的准确率（如正确分类的数量除以测试样本总数）。
5. 根据准确率评估分类器的性能，可以针对性地调整参数或算法以提高准确率。