基于信用卡使用意图预测的情况请详细说明结果Results for model KNNCProgramDataAnaconda3libsite-packagessklearnneighbors_classificationpy228 FutureWarning Unlike other reduction functions eg skew kurtosis the default behavi

该模型采用了KNN算法进行建模，并使用ROC曲线和分类报告来评估其性能。在训练集上，该模型的ROC得分为0.878，表明该模型可以很好地区分正例和负例。分类报告显示，该模型的准确率为83％，并且能够正确识别94％的负样本和47％的正样本。在测试集上，该模型的ROC得分为0.710，分类报告显示，该模型的准确率为77％，并且能够正确识别90％的负样本和33％的正样本。

总体而言，该模型的性能表现良好，能够很好地区分正例和负例，但是在识别正例方面的表现较差。可能需要进一步优化模型或者使用其他算法来提高正例的识别率。