帮我设计一个关于校园卡号 消费金额（元）存储金额（元）余额（元）消费次数等因子的调查贫困python逻辑回归模型的代码

好的，下面是一个简单的关于校园卡号、消费金额、存储金额、余额、消费次数等因子的调查贫困Python逻辑回归模型的代码：

# 导入需要的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, roc_auc_score

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据预处理
data = data.dropna()  # 删除缺失值
data = data.drop(columns=["card_number"])  # 删除校园卡号
data["is_poor"] = np.where(data["balance"] < 100, 1, 0)  # 添加贫困标签

# 数据可视化
plt.scatter(data["consumption"], data["balance"])
plt.xlabel("consumption")
plt.ylabel("balance")
plt.show()

# 模型训练与评估
X = data.drop(columns=["is_poor"])
y = data["is_poor"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)

# 输出结果
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix)
print("ROC AUC Score:", roc_auc)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr)
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.show()

在这个代码中，我们首先读取了一个名为"data.csv"的数据文件，然后进行了简单的数据预处理，包括删除缺失值、删除校园卡号、添加贫困标签等操作。接着，我们对数据进行可视化分析，绘制了消费金额和余额之间的散点图。然后，我们使用逻辑回归算法对数据进行拟合，并使用测试集对模型进行评估，包括输出混淆矩阵和ROC AUC得分，并绘制了ROC曲线。最后，我们输出了模型的评估结果和ROC曲线。