给定一个分类问题和一组数据，训练出一个能够进行预测的分类模型。


分类问题: 预测学生是否通过考试，基于他们的年龄、性别和分数。
数据:
- 年龄: 20，性别: 男，分数: 70，是否通过: 是
- 年龄: 25，性别: 女，分数: 80，是否通过: 是
- 年龄: 19，性别: 男，分数: 60，是否通过: 否
- 年龄: 23，性别: 女，分数: 90，是否通过: 是
可以使用各种分类算法训练模型，例如逻辑回归、决策树和支持向量机等。需要在将数据拆分成训练和测试集后进行模型训练。对于特征选择，可以使用基于相关性的方法，例如Pearson相关系数，来选择相关特性。最后使用准确性、精确度、召回率、F1值等指标来评估分类器性能。