python对csv文件逻辑回归模型求出KS值和相应的阈值

首先，你需要导入pandas和sklearn库，读取csv文件并将数据集分为训练集和测试集。可以使用以下代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_curve

# 读取csv文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=0)

# 构建逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(train_data, train_target)

# 预测测试集
test_predict = lr.predict_proba(test_data)[:, 1]

# 计算KS值和相应的阈值
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_target, test_predict)
ks = max(tpr - fpr)
threshold = thresholds[tpr - fpr == ks]

这段代码中，我们首先使用pandas库读取csv文件，然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。接着，使用sklearn库中的LogisticRegression类构建逻辑回归模型，并使用fit函数拟合模型。然后，使用predict_proba函数预测测试集，得到测试集为正例的概率。最后，使用sklearn库中的roc_curve函数计算出ROC曲线的假正率（fpr）、真正率（tpr）和阈值（thresholds），然后计算出KS值和相应的阈值。

注意，这里的阈值是指将测试集为正例的概率（即test_predict）大于该阈值的样本判定为正例。