我正在使用以下代码使用 pycaret 进行分类模型：
sample = pd.DataFrame(sample)
exp_clf = setup(sample, target = 'match',fix_imbalance = True)
clf_model = create_model('lightgbm')
tuned_clf_model = tune_model(clf_model, optimize = 'Recall')
tuned_tuned_clf_model_pred = predict_model(tuned_clf_model, data = sample)
现在问题出现在这一点上，因为标签 1 和 0 的分数重叠：
这是我正在使用的数据，它可以转换为作为字典读取并转换为数据帧，如上述代码的第一行。
sample = {'same_add_number': {1521: False,
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'same_add_name': {1521: False,
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2486: 76,
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2015: 71,
1022: 67,
455: 100,
572: 100,
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3670: 74,
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2559: 84,
159: 22,
91: 79,
263: 41,
3012: 76,
1234: 77,
4040: 73,
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89: 71,
1029: 82,
1180: 78,
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4201: 76,
709: 46,
2401: 76,
1071: 83,
2954: 93,
29: 52},
'name_score_cos': {1521: 0.805341232815891,
1756: 1.0000000156276607,
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589: 0.4944973860854622,
51: 0.16448994174134138,
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681: 0.8220122172271629,
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2768: 1.0000000748631144,
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1802: 0.008748746635272902,
3910: 0.6029157847994123,
1174: 0.43891392720221256,
1556: 0.4592255006317409,
922: 0.602017340163112,
3416: 0.7887549792307141,
719: 0.13458379717430374,
641: 0.8221775985370106,
1364: 0.8349841579827227,
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775: 0.4861694445439952,
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4054: 1.0,
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121: 0.4156175285346006,
1027: 0.4172238782731538,
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483: 0.6532926383429954,
3154: 0.7500245353516992,
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2623: 0.521054474126365,
746: 0.900627520280279,
1647: 0.46841195036889005,
3806: 0.5245533025793365,
4351: 0.7190153036645236,
925: 0.602017340163112,
602: 0.8180017827481202,
992: 0.6552306767756036,
2041: 0.8416265969822513,
1911: 0.5760342064839252,
615: 0.3142721314062845,
759: 0.29937879126297773,
835: 0.4814135508437952,
2139: 0.8103994874531241,
56: 0.4777649573427413,
1980: 0.4501770315717141,
995: 0.3185447219204094,
1696: 0.9999999289827698,
166: 0.0,
114: 0.0,
275: -0.059108179802214694,
2973: 0.0,
1313: 0.4103695338595878,
1039: 0.4158014949799697,
1573: 0.7687119146546476,
771: -0.038431693364239676,
3193: 1.0,
2292: 0.9999999289827698,
2597: 0.7014107947566588,
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