정밀도 부분에서 값이 재현율과 정확도 부분에 비해 현저히 낮게나옵니다.

문제는 없는걸로 알고있지만 왜 그런지에대하여 궁금하여 질문드립니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 원본 데이터를 재로딩, 데이터가공, 학습 데이터/ 테스트 데이터 분할
titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv')
y_titanic_df = titanic_df['Survived']
X_titanic_df = titanic_df.drop('Survived',axis=1)
X_titanic_df = transform_features(X_titanic_df)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_titanic_df, y_titanic_df,
                                                   test_size = 0.20 , random_state=11)

lr_clf = LogisticRegression(max_iter = 500)

lr_clf.fit(X_train, y_train)
pred = lr_clf.predict(X_test)
get_clf_eval(y_test, pred)

오차행렬 :  [[104  14]
 [ 13  48]]
 정확도 : 0.8492, 정밀도 : 0.7742, 재현율 : 0.7869
라는 값이 나옵니다.