根据给定的数据集，为学生成绩建立分类器。


数据集包含以下特征：
- 学生的平均分
- 考试得分
- 作业得分
- 课堂参与度
要为学生成绩建立分类器，需要进行以下步骤：

1. 了解数据集中的特征和标签，标签可能是“及格”和“不及格”等分类。

2. 对数据集进行预处理，如数据清洗、去除异常值和缺失值等。

3. 选定合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、逻辑回归等。

4. 利用选定的算法进行模型训练，并对模型进行调优。

5. 利用测试集对训练好的模型进行评估，得出分类器的性能指标。

6. 最后，使用该分类器对新的学生成绩进行预测和分类。