逻辑回归模型效果评估：训练和测试集表现分析

这个结果说明模型的训练和测试效果都不够理想，虽然准确率达到了0.80和0.79，但是对于类别1的召回率（recall）都只有0.27和0.26，也就是只有不到三分之一的潜在客户被成功识别出来。需要进一步优化模型或者使用其他算法来提高预测效果。

模型评估结果：

训练集：

• ROC score: 0.7648518660485618
• 准确率 (Accuracy): 0.80
• 类别1召回率 (Recall): 0.27

测试集：

• ROC score: 0.7603226889563024
• 准确率 (Accuracy): 0.79
• 类别1召回率 (Recall): 0.26

分析：

模型对类别1的识别效果较差，仅有不到三分之一的潜在客户被成功识别。这可能意味着模型存在以下问题：

• 特征选择不合理：模型可能缺乏识别类别1客户的关键特征。
• 模型参数调优不足：模型参数可能需要进一步调整以提高对类别1的识别能力。
• 数据不平衡：训练集中类别1样本可能较少，导致模型对类别1的识别能力不足。

建议：

• 进一步分析特征，选择对类别1识别更有效的特征。
• 调整模型参数，例如正则化系数、学习率等。
• 尝试其他算法，例如支持向量机、随机森林等。
• 通过数据增强或过采样来平衡训练集中的类别分布。

通过以上方法可以尝试提高模型的预测效果，尤其是对类别1的识别能力。