请为以下几个分类问题训练一个分类器，并验证其准确性。


数据集是一组含多个标签的文本数据，每个样本都有以下格式：“<label> <text>”。请训练一个分类器来预测给定文本属于哪个标签，标签集合如下：{"科技", "体育", "娱乐"}
可以使用多种分类算法来训练分类器，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机等。一般来说，可以将数据集随机分成训练集和测试集，在训练集上训练分类器，在测试集上验证分类器的准确性。

以下是一个训练分类器的简单示例代码，使用朴素贝叶斯算法和sklearn库：

```python
from sklearn.datasets import load_svmlight_file
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data, target = load_svmlight_file("data.txt")

# 将数据分成训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(x_train, y_train)

# 验证分类器准确性
y_pred = clf.predict(x_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```

其中，`data.txt`是包含文本数据的文件，每行一个样本，格式为“`<label> <text>`”，使用`load_svmlight_file`函数读取数据。然后使用`train_test_split`函数将数据随机分成训练集和测试集，占比为80：20。使用`MultinomialNB`类创建一个朴素贝叶斯分类器，并使用训练集进行训练。最后使用测试集验证分类器的准确性，使用`accuracy_score`函数计算准确率。