根据给出的数据集，应用适当的机器学习算法进行二元分类。
一个包含650个已标记数据点的数据集，其中400个正例和250个负例。
要求：使用逻辑回归算法预测新数据点的分类。
对于这个数据集，可以使用逻辑回归算法进行二元分类。 

将数据集分为训练集和测试集，使用训练集拟合逻辑回归模型，然后在测试集上进行评估。可以使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标评估模型的性能。

使用逻辑回归算法预测新数据点的分类时，可以将特征向量输入已经训练好的模型进行预测，预测结果为0或1表示负例或正例。