Как мне обучить логистическую регрессию , используя параметры из файла csv?

У меня есть файл data.txt с 30 столбцами параметров. Как мне конвертировать эти параметры в тензоры для обучения логистической регрессии?

data =  pd.read_csv("C:\Machine\data.txt",  sep="\;", error_bad_lines=False)

count_no_sub = len(data[data['POLICY_IS_RENEWED']==0])
count_sub = len(data[data['POLICY_IS_RENEWED']==1])

class LogisticRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LogisticRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        outputs = self.linear(x)
        return outputs

ссылка на файл data.txt: https://drive.google.com/file/d/1ZFisFvAT04lPjQ2KZqPpHx-LPUlgYnKz/view?usp=sharing Там 30 параметров для проноза продления страхового полиса. Файл с подробным описанием праметров: https://drive.google.com/file/d/1FBIIZ6lC5UpcuPWGsPbn3Q5YG8nHUckm/view?usp=sharing