在信用卡 使用意图预测中运用lightgbm模型对已有数据进行训练测试得出以下结果ROC score for train is 07966853918170658Classification report for train precision recall f1-score support 0 081 096

该结果表明，使用lightgbm模型对信用卡使用意图进行预测的准确性较高，训练集和测试集的ROC分数分别为0.796和0.787，表明该模型可以很好地区分正例和负例。此外，该模型的分类报告也表明，模型的精度、召回率和f1得分都较高，而且在训练集和测试集上的表现相对一致，说明该模型具有较好的泛化能力。这些结果表明，该模型可以用于预测信用卡使用意图，有助于金融机构识别潜在风险，提高信用卡业务的效益和安全性。