信用卡使用意图预测模型评估结果分析

这个结果说明了模型在预测信用卡使用意图方面具有一定的准确性，但是对于少数类（意图为1）的预测效果较差。在训练集和测试集上的ROC score分别为0.76和0.78，说明模型能够区分正负样本的能力一般。在训练集上，模型的precision和recall分别为0.68和0.27，说明模型对于预测少数类的准确性不高，但是在测试集上，precision和recall分别为0.64和0.28，表明模型的泛化能力还可以。综合来看，这个模型可以用于初步筛选信用卡使用意图，但是在实际应用中需要进一步优化。

ROC score for train is : 0.7648518660485618 Classification report for train:

          precision    recall  f1-score   support

       0       0.81      0.96      0.88    105018
       1       0.68      0.27      0.39     32588

accuracy                           0.80    137606

macro avg 0.74 0.62 0.63 137606 weighted avg 0.78 0.80 0.76 137606

[[100817 4201] [ 23662 8926]] ROC score for test is : 0.7844930287999273 Classification report for test :

          precision    recall  f1-score   support

       0       0.81      0.95      0.87     44985
       1       0.64      0.28      0.39     13989

accuracy                           0.79     58974

macro avg 0.72 0.62 0.63 58974 weighted avg 0.77 0.79 0.76 58974

[[42765 2220] [10043 3946]]