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、混淆矩阵等。

好的，这是一个二分类问题，我们可以按照如下步骤进行建模：

1. 数据集划分：将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集。

2. 特征工程：对数据进行预处理和特征提取，如缺失值处理、特征标准化等。同时，根据实际情况选择合适的特征子集。

3. 模型训练：使用逻辑回归算法对训练集进行训练。

4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精确率、查准率、F1、混淆矩阵等指标，以判断模型的性能。

下面是具体的代码实现过程：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

# 特征标准化
mean = X_train.mean(axis=0)
std = X_train.std(axis=0)
X_train = (X_train - mean) / std
X_test = (X_test - mean) / std

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1-score:', f1)
print('Confusion matrix:', cm)

其中，`data.csv`为数据集文件，`X_train`和`X_test`分别为训练集和测试集的特征，`y_train`和`y_test`分别为训练集和测试集的标签。在特征处理中，我们使用了标准化方法将特征转换为均值为0、方差为1的正态分布，这有助于提高模型的稳定性和性能。最后，我们计算了准确率、精确率、查准率、F1、混淆矩阵等指标，以评估模型的性能。