为给定的文本数据集定义一个情感分类模型，并报告其准确度。


给定的数据集包含1000个电影评论文本。其中，有500个正面评论和500个负面评论，用数字1和0进行了标记。
需要先进行数据预处理和特征提取，可以使用词袋模型或者tf-idf等方法。然后选择合适的分类器，如朴素贝叶斯，支持向量机等，进行情感分类。

在训练集和测试集上进行交叉验证，最终报告测试集上的准确度作为模型性能的评价指标。具体的准确度取决于所使用的特征提取和分类器选型等因素。