建立一个逻辑回归模型，根据自己前几次的作业成绩（23 8 30 6 17 10 20 6 25 6 6 22 19 16 4 17 0 6 6 4），来预测自己期末考试的成绩能否够80， python 编程实现

以下使用Python建立逻辑回归模型来预测期末成绩是否能达到80分的代码：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 输入前几次作业成绩
X = np.array([[23], [8], [30], [6], [17], [10], [20], [6], [25], [6], [6], [22], [19], [16], [4], [17], [0], [6], [6], [4]])
# 对应作业成绩是否能达到80分，1表示能，0表示不能
y = np.array([0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

# 建立逻辑回归模型
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

# 预测期末成绩是否能达到80分
test_score = np.array([[80]])
predicted = clf.predict(test_score)
if predicted[0] == 1:
    print("预测期末成绩能达到80分")
else:
    print("预测期末成绩不能达到80分")

该代码首先通过导入sklearn库中的LogisticRegression模块建立一个逻辑回归模型。然后，将前几次的作业成绩作为模型的输入变量X，将对应的期末成绩是否能达到80分作为输出变量y，使用fit()函数训练模型。接着，使用predict()函数预测期末成绩是否能达到80分，并输出预测结果。

请注意，该模型的训练数据仅包括前几次的作业成绩和对应的期末成绩是否能达到80分，因此其预测结果仅供参考，实际成绩受到诸多因素的影响。