Точность модели составляет 0% в Матрице путаницы Python

---

Я пытаюсь предсказать двоичный результат с помощью логистической регрессии в Python, и мой classification_report показывает, что моя модель предсказывает с точностью 0% для моей целевой переменной=0. Он предсказывает с точностью 87% для моей целевой переменной=1.

Что я уже пробовал:

X=df[['RegDec', 'SchoolDiv', 'SEX', 'Honor',
       'TestOptional', 'TERRITORY', 'AcadamicIndex', 'INSTAward',
       'NEED', 'TOTAWD', 'ETHN3', 'IR_Total', 'pell']]
# I want to interact "INSTAward*NEED*PELL", "AcadamicIndex * TestOptional"
y= df ['Retained']

from sklearn.model_selection import train_test_split 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
logmodel = LogisticRegression()

logmodel.fit(X_train,y_train) # 

from sklearn.metrics import classification_report 
predictions=logmodel.predict (X_test)
print (classification_report(y_test,predictions)) #Why is my precision for '0' 0?

 precision    recall  f1-score   support

           0       0.00      0.00      0.00        92
           1       0.87      1.00      0.93       614

    accuracy                           0.87       706
   macro avg       0.43      0.50      0.47       706
weighted avg       0.76      0.87      0.81       706

---