项目中使用hw.csv 文件中的数据（如图1），包含了性别、年龄、身高、体重等数据项，性别项的值为数值型，其中F 代表女，M 代表男，处理中需要 将两者分别映射为1和0，要求对其进行逻辑回归分类，请按照步骤写出其 关键代码。

首先，我们需要导入相关的库和数据集，代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('hw.csv')

接下来，我们需要对性别项进行映射，将F转换为1，将M转换为0。

data['Gender'] = data['Gender'].map({'F':1, 'M':0})

然后，我们需要将数据集分为训练集和测试集，这里使用train_test_split函数进行划分。

X = data[['Gender', 'Age', 'Height', 'Weight']]
y = data['Label']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

接下来，我们可以训练一个逻辑回归模型，并对测试集进行预测，代码如下：

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以使用sklearn.metrics中的一些函数来评估模型的性能，比如准确率、精度、召回率等。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

# 计算精度
prec = precision_score(y_test, y_pred)
print("Precision:", prec)

# 计算召回率
rec = recall_score(y_test, y_pred)
print("Recall:", rec)

以上就是对hw.csv数据集进行逻辑回归分类的关键代码。