请为下列的文本分类问题训练一个基于逻辑回归的机器学习模型。
您正在为一家电商公司工作，想要预测一个客户是否会购买一件商品。您有客户的历史订单数据和个人资料，包括年龄、性别、地理位置等。
建议按照以下步骤训练基于逻辑回归的机器学习模型：

1.准备数据集：将历史订单数据和客户个人资料整合成一个数据集，并在该数据集中加入是否购买的标签。

2.数据预处理：对于含有缺失数据或异常值的样本可以进行数据清洗和特征选择。

3.特征工程：将个人资料和历史订单数据中的特征进行组合，构建新的特征。

4.划分数据集：将数据集分为训练集和测试集。

5.训练模型：使用逻辑回归算法训练一个分类器，根据测试集结果进行调整。

6.评估模型：使用测试集数据来评估模型的性能，可以使用精度（accuracy）等指标。

7.应用模型：将模型应用到未来的客户数据中，预测是否会购买一件商品，为电商公司提供决策参考。