実行可能性のないモデル

望ましいビジネス成果の達成に寄与しなかった実験やモデル（失敗した実験）を特定することは重要です。これは、ビジネスインパクトが最も大きい領域にリソースを配分するのに役立ちます。以下は、MLモデルの出力に基づくチャーン防止テストの3つの結果です。最も成果が良く、本番システムで実装すべきものはどれですか。