从给定的文本数据集中分类新闻文章，并评估分类准确性。
数据集：“20 News Group”，该数据集包含有关 20 个不同主题的新闻文章。
评估指标：准确率、精度、召回率和 F1 得分。
这是一个文本分类问题。可以使用机器学习算法，如朴素贝叶斯、决策树和支持向量机等，训练模型并对测试数据进行预测以进行分类。

评估指标：
- 准确率指分类正确的样本数除以总样本数。
- 精度指被分类器正确分类的正例数除以分类器总共预测为正例的样本数。
- 召回率指被分类器正确分类的正例数除以测试集中的实际正例数。
- F1得分是基于精度和召回率计算的综合指标，公式为 (2 * 精度 * 召回率) / (精度 + 召回率)。

在完成分类任务后，可以使用这些指标对模型进行评估以确定其性能和效果。