根据以下数据集，预测一个学生是否通过考试。


以下是数据集：
1. 学生年龄（7岁，8岁，9岁……15岁）
2. 学生性别（男，女）
3. 父母教育水平（低，中，高）
4. 家庭收入（低，中，高）
5. 学生参加学校课外活动的时间（0小时/周，1-2小时/周，3小时以上每周）
可以使用分类算法，例如决策树、朴素贝叶斯或逻辑回归等，将学生年龄、性别、父母教育水平、家庭收入和参加课外活动的时间作为输入特征，构建一个预测模型，对学生是否通过考试进行预测。