基于逻辑回归的大学生招生录取预测的总体设计及代码

总体设计：

1. 数据预处理：读入数据，进行数据清洗和数据变换，如缺失值填充、类别型特征转换为数值型特征等。

2. 特征工程：对数据进行特征提取和特征选择，选取对目标变量有较大影响的特征。

3. 模型训练：使用逻辑回归模型对数据进行训练，得到模型参数。

4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，如计算精度、召回率、F1 值等。

5. 模型应用：使用训练好的模型对新数据进行预测。

代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

# 读入数据
data = pd.read_csv('admissions.csv')

# 数据清洗和变换
data = data.dropna()
le = LabelEncoder()
data['rank'] = le.fit_transform(data['rank'])

# 特征提取和选择
X = data.drop(['admit'], axis=1)
y = data['admit']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', acc)
print('Recall:', recall)
print('F1 Score:', f1)

# 模型应用
new_data = pd.DataFrame({
    'gre': [680],
    'gpa': [3.5],
    'rank': [1]
})
new_data['rank'] = le.transform(new_data['rank'])
print('Admission:', model.predict(new_data)[0])

以上是基于逻辑回归的大学生招生录取预测的总体设计及代码实现，可根据实际情况进行修改。