数据集credit_customers.csv存在噪声，需要对数据进行预处理与编码, 可适当加入可视化手段进行数据分析。 将数据集分为训练集与测试集两部分，训练集比测试集等于 8：2。通过逻辑回归算法进行建模，输出最后模型的准确率、精确率、查准率、F1、混淆矩阵。 请思考如何提升模型的性能，并实验论证。编写代码。

首先，我们需要对数据进行预处理和编码。以下是一个可能的预处理流程：

1. 去除重复数据和缺失数据
2. 处理异常值
3. 对分类变量进行独热编码或标签编码
4. 对连续变量进行标准化或归一化

接下来，我们可以使用可视化工具，例如Matplotlib或Seaborn，来分析数据。我们可以绘制直方图、箱形图、散点图等，以了解数据的分布和相关性。

然后，我们将数据集分为训练集和测试集。我们可以使用sklearn库中的train_test_split函数来实现，设置test_size参数为0.2即可将数据集分为训练集和测试集，比例为8:2。

接下来，我们使用逻辑回归算法进行建模。我们可以使用sklearn库中的LogisticRegression函数来实现。特别地，我们需要使用fit函数拟合模型，并使用predict函数预测结果。

最后，我们可以使用sklearn库中的classification_report和confusion_matrix函数来计算模型的准确率、精确率、查准率、F1值和混淆矩阵。

要提高模型性能，我们可以尝试以下方法：

1. 调整模型参数
2. 使用正则化方法，例如L1或L2正则化
3. 尝试其他分类算法，例如随机森林或支持向量机
4. 进行特征选择，选取最相关的特征

下面是可能的Python代码实现：