对于使用逻辑回归模型来预测目标变量（target），你可以将特征变量（age、gender、chest_pain等）作为自变量，目标变量作为因变量，进行二分类任务的预测。
以下是一个基本的步骤示例：
数据准备：首先，确保数据集包含了特征变量和目标变量。对于缺失值或异常值进行处理，并进行必要的数据转换和标准化操作。
特征选择：根据问题需求和领域知识，从给定的特征中选择合适的特征子集。可以使用上述提到的特征选择方法进行特征筛选。
数据拆分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或随机划分方法。
模型训练与评估：使用逻辑回归算法对训练集进行模型训练。可以使用现有机器学习库（如scikit-learn）中的LogisticRegression类实现逻辑回归模型。然后使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型性能。
模型调优：根据评估结果，可以尝试调整超参数、改进特征工程等方式来改善模型性能。
预测：使用训练好的逻辑回归模型对新样本进行预测。
需要注意的是，逻辑回归适用于二分类问题，如果目标变量有多个类别，可以考虑使用多项式逻辑回归或其他分类算法。此外，在实际应用中还需考虑特征的相关性、正则化等问题，并根据具体情况进行调整和改进。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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