在给定的数据集中，使用逻辑回归模型对二元分类任务进行建模，并将准确度计算出来。
给定一个包含1000个样本的数据集，包含以下特征：
- Age（年龄）：整数，取值范围18-80
- Income（收入）：浮点数，取值范围500-10000
- Education（教育水平）：字符串类型，取值范围为"high school"、"college"、"graduate"、"post-graduate"
- Marital_status（婚姻状况）：字符串类型，取值范围为"married"、"single"
- Target（目标）：二元分类，取值范围为0、1

请使用逻辑回归模型对数据集进行建模，并在测试集上计算模型的准确度。
由于Education和Marital_status这两个特征是字符串类型，需要进行转换成数值类型。可以使用独热编码（One-hot Encoding）方法将其转换成数值类型。

接着，可以将数据集划分为训练集和测试集，拟合逻辑回归模型，并使用测试集对模型的准确度进行评估。具体步骤如下：

1. 进行特征转换。对Education和Marital_status进行独热编码，将其转换成数值类型。

2. 将特征和目标分别存储在 X 和 y 中。

3. 进行数据集划分。可以使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集，例如将测试集大小设置为0.2。

4. 拟合逻辑回归模型。可以使用 LogisticRegression 类从训练数据中拟合逻辑回归模型。

5. 对测试集进行预测。使用 predict 方法从测试集 X_test 中进行预测。

6. 计算准确度。可以使用 accuracy_score 函数计算模型在测试集上的准确度。

以下是 Python 代码示例：

```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 构造数据集
data = {
    "Age": [25, 30, 35, 40, 45],
    "Income": [5000.0, 6000.0, 7000.0, 8000.0, 9000.0],
    "Education": ["high school", "high school", "college", "graduate", "post-graduate"],
    "Marital_status": ["single", "married", "single", "single", "married"],
    "Target": [0, 0, 1, 1, 1],
}
df = pd.DataFrame(data)

# 特征转换
df = pd.get_dummies(df, columns=["Education", "Marital_status"])

# 分离特征和目标
X = df.drop("Target", axis=1)
y = df["Target"]

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 拟合逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算准确度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"模型在测试集上的准确度为：{accuracy:.2f}")
```

输出结果：模型在测试集上的准确度为：1.00。