分类电影评论为正面或负面，并报告模型的准确度和混淆矩阵。 
包含1000个带有标签的电影评论的数据集，每个评论由字符串表示。
为了分类电影评论为正面或负面，可以使用自然语言处理（NLP）技术，例如将每个评论向量化为数字表示，然后使用机器学习算法进行训练。常见的算法包括朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机等。

准确度和混淆矩阵是评估分类器性能的重要指标。准确度是分类正确的评论数除以总评价数的比例。混淆矩阵显示了分类器的真正正面、假正面、真负面和假负面数量，可以用来计算各种其他指标，例如召回率、精确率和F1得分等。

最终的分类器的准确度和混淆矩阵需要使用交叉验证等方法得到。