给出一个数据集，训练一个分类器来对数据进行分类，使用训练集对分类器进行训练，并使用测试集对分类器进行测试。输出分类器的准确率。


训练集：包含1000个样本，每个样本有10个特征和1个类别标签。
测试集：包含500个样本，每个样本有10个特征和1个类别标签。
可以选择各种分类算法，如决策树、支持向量机、逻辑回归等，具体取决于数据的特性和任务需求。使用训练集进行训练，计算测试集的分类准确率来评估分类器的性能。分类器的准确率是指分类正确的样本数与总样本数的比例。