Consider telecommunication dataset, build logistic regression model using necessary SKlearn libraries and predict churn for the tenure $7\mathrm{.}0.$

$\backslash$table$[[,$tenure,age,address,income,ed$,$employ,equip,callcard,wireless,churn$],[0,11\mathrm{.}0,33\mathrm{.}0,7\mathrm{.}0,136\mathrm{.}0,5\mathrm{.}0,5\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,$Yes$],[1,33\mathrm{.}0,33\mathrm{.}0,12\mathrm{.}0,33\mathrm{.}0,2\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,$Yes$],[2,23\mathrm{.}0,30\mathrm{.}0,9\mathrm{.}0,30\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,2\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,$No$],[3,38\mathrm{.}0,35\mathrm{.}0,5\mathrm{.}0,76\mathrm{.}0,2\mathrm{.}0,10\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,$No$],[4,7\mathrm{.}0,35\mathrm{.}0,14\mathrm{.}0,80\mathrm{.}0,2\mathrm{.}0,15\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,1\mathrm{.}0,0\mathrm{.}0,?]]$