二分类问题，分类结果为正常或者不正常，正常数据在normal.xslx，不正常数据在abnormal.xslx，前四列为特征值，第五列为标签。需要预测出分类结果的数据在terminal.xslx，前四列为特征值，第五列标签值为空。请编写一个python代码，实现该功能。

为了实现这个二分类任务，我们可以使用Python的pandas库处理Excel文件，并结合sklearn库中的机器学习模型，例如逻辑回归、支持向量机（SVM）或随机森林等。这里是一个基本的示例，我们将使用逻辑回归作为模型：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
normal_data = pd.read_excel('normal.xlsx', engine='openpyxl')
abnormal_data = pd.read_excel('abnormal.xlsx', engine='openpyxl')
terminal_data = pd.read_excel('terminal.xlsx', engine='openpyxl')

# 合并数据
all_data = pd.concat([normal_data, abnormal_data], ignore_index=True)

# 数据预处理
X = all_data.iloc[:, :-1]  # 特征值
y = all_data.iloc[:, -1]   # 标签（转换为数值）

le = LabelEncoder()  # 对标签进行编码
y_encoded = le.fit_transform(y)  # 将标签编码为0和1

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_encoded, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建和训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新数据
predictions = model.predict(terminal_data.iloc[:, :-1])

# 解码标签
predicted_labels = le.inverse_transform(predictions)
terminal_data['预测结果'] = predicted_labels  # 添加到终端数据集中

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(terminal_data['预测结果'], terminal_data['标签值'].fillna(''))  # 如果标签值为空，则认为预测为正常
print(f"预测准确率为: {accuracy}")

# 可能的问题：