根据给定的问题和数据集，建立一个分类模型。


数据集包含1000个人的收入和教育水平的信息。请建立一个分类模型，预测哪些人的收入高于50K，哪些人的收入低于50K。
这里我建议使用逻辑回归模型（Logistic Regression），因为它可以对二元分类问题进行有效的预测。对于特征选择，我们可以使用教育水平作为预测变量，因为教育水平通常与收入水平相关，我们也可以使用其它与收入相关的特征，比如工作经验、职位等级、行业等。在训练模型之前，一定要对数据集进行清洗和预处理，包括缺失值、异常值等的处理，以确保得到准确的预测结果。