在给定的数据集合中，使用机器学习方法训练一个分类器，并在测试集上计算其准确率。
给定一个包含训练和测试集的数据集，其中包含了一些关于家庭贷款的信息，如年龄、月收入等变量。 这些变量包括：income, age, loan，credit\_history, gender, marital\_status, number_of_dependents, education, self\_employed, property\_area, loan\_status。它的作用是预测申请贷款的家庭是否能够成功返还。训练集包含614个数据点，测试集包含154个数据点。
使用给定数据集进行机器学习，训练一个分类器，以预测家庭贷款是否能够成功返还，并在测试集上评估分类器的准确性。数据集包含11个变量：income、age、loan、credit_history、gender、marital_status、number_of_dependents、education、self_employed、property_area 和 loan_status。训练集包含614个数据点，测试集包含154个数据点。