根据给定的数据集，构建一个分类模型并评估其准确性。


以下是一个数据集，请使用它构建一个分类模型，并评估其准确性。
数据集：
| 特征1 | 特征2 | 标签 |
|------|------|------|
| 1 | 2 | 是 |
| 2 | 3 | 否 |
| 3 | 4 | 否 |
| 4 | 5 | 是 |
根据给定的数据集，可以使用各种机器学习算法（如Logistic回归、决策树等）构建一个二元分类模型，并使用该模型对测试集进行预测以评估其准确性。可以使用交叉验证等技术来帮助评估模型性能，例如使用准确性（Accuracy）等指标来表示模型的性能好坏。