机器学习通过分析不同的因素对专升本录取的影响来预测一个人是否会被录取，采用逻辑回归算法实现模型建立和评估代码

机器学习应用于专升本录取预测，通常会收集学生的各项指标作为特征，如成绩、专业课分数、英语水平等。逻辑回归是一种常用的数据驱动建模技术，它基于概率论和统计学原理，可以将输入变量映射到一个连续的概率值，表示特定事件发生的可能性。

以下是使用Python的sklearn库构建逻辑回归模型的一个简单示例：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 假设df是包含数据的DataFrame，'admission'是目标变量
X = df.drop('admission', axis=1)  # 特征
y = df['admission']               # 目标

# 数据预处理，标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测及评估
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们首先加载数据，然后将其划分为训练集和测试集。接着，我们创建一个逻辑回归模型，并使用训练数据对其进行训练。最后，我们用测试数据进行预测，并计算模型的准确率来评估其性能。