给出一组电影评论和它们被归类为好评或差评，使用该组数据训练一个分类器，并根据评估数据评估该分类器的准确性。
输入字段包括一组电影评论及其分类，用于训练分类器。
要训练分类器，你需要一个分类算法，比如支持向量机（SVM）或者随机森林（Random Forest），可以使用Python中的sklearn库来实现。

数据应该分为训练集和测试集，训练集用来训练分类器，而测试集用于评估分类器的准确性。训练集和测试集的比例可以根据数据量和算法的需要进行选择。

训练分类器后，可以使用分类器来对新评论进行分类。评估分类器的准确性可以使用一些指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，可以使用sklearn库中的函数进行计算。

最后，可以使用交叉验证来进一步评估分类器的性能，以确保其具有良好的泛化能力。