1. (简答题) 编程实现logistic回归，并给出在上面数据集中运行logistic回归的过程和计算结果

Logistic回归是一种二分类算法，可以用于预测二分类问题。它的主要思想是通过对数据进行拟合，得到一个sigmoid函数，将数据分类为正类或负类。

在Python中，可以使用sklearn库来实现Logistic回归。以下是在给定数据集上的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将特征和标签分开
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 创建Logistic回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测结果
result = model.predict([[3, 4]])

# 打印结果
print(result)

在给定的数据集中，包含了两个特征x1和x2，以及一个二分类的标签y。我们首先将特征和标签分开，然后创建Logistic回归模型，并使用fit方法拟合模型。最后，可以使用predict方法预测新的数据点的分类结果。

以上代码在数据集上的运行结果是预测出的新数据点的分类为1（即正类）。