Modelos não acionáveis

Identificar experimentos malsucedidos e modelos que não ajudaram a impulsionar os resultados de negócio desejados é importante: isso garante que os recursos sejam alocados nas áreas com maior impacto para o negócio. Abaixo estão três resultados de um teste de prevenção de churn baseado na saída de um modelo de ML. Qual deles teve o melhor desempenho e deve ser escolhido para implementação nos sistemas de produção principais?