基于给定数据集，生成一个分类器，用于将新数据点分类为两个类别之一，并计算其准确性。


数据集包含100个数据点，每个数据点有3个特征。其中50个数据点属于类别A，另外50个数据点属于类别B。
使用给定数据集训练一个二分类模型 (如逻辑回归、支持向量机、决策树等），将新的3个特征的数据点输入模型进行预测后通过比较模型预测结果和真实标签的差异来计算分类器的准确性，通常可以使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来衡量分类器性能。