python数据挖掘用逻辑回归的方法写一个程序题目是给定申请学生的两次考试成绩和最终录取的结果，构建模型预测某个学生是否能被大学录取。

好的，以下是一个简单的逻辑回归模型的Python实现，用于预测学生是否能被大学录取。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

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

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印准确率
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`data.csv` 文件包含了申请学生的两次考试成绩和最终录取结果。特征包括两次考试成绩，标签为最终录取结果（0表示未被录取，1表示被录取）。代码中使用了 `sklearn` 库中的逻辑回归模型，并将数据集划分为训练集和测试集，然后对模型进行拟合并预测测试集，并计算准确率。