对测试结果进行详细分析，并编写测试报告，包括模型性能评估、错误分析及改进建议。
针对Logistic模型
1、模型性能
precision recall f1-score support
0（没有严重逾期） 0.95 0.99 0.97 26779
1（有严重逾期） 0.58 0.13 0.21 1737
2、错误分析
0（没有严重逾期）：
精确率较高，说明模型在预测类别0时，预测为正的样本中实际为正的比例较高。
召回率非常高，说明模型能够很好地识别出类别0的样本。
F1 分数较高，说明模型在类别0上的综合性能较好。
可能的问题是可能存在漏报和误报的情况，例如，没有严重预期的样本作为严重预期处理，反之亦然。
1（有严重逾期）：
精确率较低，说明模型在预测类别1时，预测为正的样本中实际为正的比例较低，存在较多的假正例（False Positives）
召回率非常低，说明模型在识别类别1的样本时表现很差，存在较多的假负例（False Negatives）。
F1分数非常低，说明模型在类别1上的综合性能较差，精确率和召回率都不理想。
数据集中类别0的样本数量远多于类别1，存在明显的数据不平衡问题。这样可能导致大量的漏报和误报情况。
3、改进建议
一、数据不平衡处理：减少多数类（类别0）的样本数量，使数据集更加平衡。
二、特征工程：使用特征选择方法（如递归特征消除RFE、特征重要性排序等）筛选出对模型性能贡献较大的特征。
三、模型优化：Logistic回归模型可能不足以捕捉复杂的非线性关系，可以尝试其他更复杂的模型，如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting）、XGBoost等。