基于给定的数据集，使用逻辑回归算法建立二元分类模型。
这是一个数据集，包含了1000个样本，每个样本有10个特征和一个二元分类标签。
针对这个问题，可以按照以下步骤建立逻辑回归分类模型：

1. 导入数据集，并将数据集分为特征和分类标签两部分；

2. 对特征进行预处理（如特征缩放、处理缺失值、异常值等）；

3. 利用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集；

4. 利用sklearn的LogisticRegression函数对训练集进行拟合，建立逻辑回归分类模型；

5. 利用predict函数对测试集进行分类预测，并计算准确率、精确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。

以下是 Python 示例代码：

```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
import pandas as pd

# 1. 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 2. 特征预处理

# 3. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 4. 建立逻辑回归模型
classifier = LogisticRegression(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 5. 预测并评估模型
y_pred = classifier.predict(X_test)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
print('Precision:', precision_score(y_test, y_pred))
print('Recall:', recall_score(y_test, y_pred))
print('F1 Score:', f1_score(y_test, y_pred))
```