根据以下数据集训练出一个文本分类器，可以区分肯德基和麦当劳的评论。使用acc作为评估指标，并且不使用任何深度学习框架。
数据集包含1000条麦当劳和1000条肯德基的评论，其中500条用于训练，500条用于测试。您可以使用Python和Numpy构建您自己的分类器。
可以考虑使用朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)进行文本分类，具体步骤如下：

1. 对训练集中的文本进行预处理，包括分词、去停用词等。

2. 根据词频统计构建词袋模型(Bag of Words)，以每个词在每个类别(麦当劳或肯德基)中出现的次数作为特征。

3. 计算每个词在麦当劳和肯德基评论中的出现概率，以及每个类别的概率。

4. 使用训练集中的数据估计模型参数，并使用测试集进行模型测试，计算准确率(accuracy)作为评估指标。

5. 可以使用Python和Numpy实现训练集和测试集的读取、文本预处理、特征提取、分类器训练和测试等功能。