AUCが高いということは、モデルが真陽性率を高くし、同時に偽陽性率を低く保つ能力があることを示します。つまり、正しい予測をする確率が高いと言えます。 でも、実際は高くないんでしょ？
あなたが提示した数値によると、AUCは0.938でかなり高いです。これは一般的に高いと考えられます。AUCが高いということは、モデルが真陽性率を高くし、同時に偽陽性率を低く保つ能力があることを示します。
ただし、その他の指標については、AccuracyやPrecision、RecallがAUCと比べて低いことが示されています。このことから、モデルが特定のクラスに対して正確に予測できている一方で、他のクラスについては性能が低い可能性があります。
そのため、AUCが高い場合でも、全体的なモデルの性能を評価する際には、他の指標と併せて考慮することが重要です。