编程：基于上述加载拆分后的白酒数据集使用对数几率回归（Logistic Regression）进行分类，评估结果，并打印hunxiao矩阵（confusion matrix)和分类报告（classification_report)。）

好的，我会根据您的要求进行操作。在开始之前，您需要确保已经安装了sklearn和pandas库。以下是代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 加载数据
data = pd.read_csv('split_data.csv', index_col=0)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2)

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印confusion matrix和classification report
print('Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_pred))
print('Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_pred))

这段代码会将数据集加载到pandas DataFrame中，然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们使用对数几率回归模型训练数据，并预测测试集的结果。最后，我们打印出hunxiao矩阵和分类报告，以评估模型的性能。

请注意，这是一个简单的示例，如果您有更多的要求或数据处理需求，可以根据具体情况进行更改。