根据以下数据训练一个情感分类器，并测试其准确性：


训练集数据：
对于正面情感，我们有1000个评论，每个评论包含50个单词。对于负面情感，我们有1000个评论，每个评论包含50个单词。
测试集数据：
我们有100个带有正面情感的评论和100个带有负面情感的评论，每个评论包含50个单词。
您可以训练一个基于机器学习的情感分类器，例如使用朴素贝叶斯或支持向量机等算法。在训练模型之后，使用测试数据集来评估您的模型的准确性（如正确分类的比例）。您的分类器需要产生适当的预测，即正面或负面情感，给定一组新的评论单词。