非平衡数据未处理前ROC值就为1

问题遇到的现象和发生背景

非平衡数据比例未86002：1825，已经处于严重不平衡状态，但是在计算ROC值得出值就为1，不知道是什么原因，感激不尽。

问题相关代码，请勿粘贴截图

#导入一些相关库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import clas
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.preprocessing import scale
import pandas as pd
#导入数据
df=pd.read_excel(r"D:/Datasource 02.xlsx").fillna(0)
x=df.iloc[:,1:-1]
y=df["Fatal"]
print(y.value_counts())
print("-------------------------")
print(y.value_counts(normalize=True))

def get_result_data(x,y):
    x_=scale(x,with_mean=True,with_std=True)
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.4,random_state=0)
    model=LogisticRegression()
    clf=model.fit(x_train,y_train)
    print("LR模型测试成绩:{:.2f}".format(clf.score(x_test,y_test)))
    y_pred=clf.predict(x_test)
    target_names = ['class 0', 'class 1']
    print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names))
    y_pred1=clf.decision_function(x_test)
    fpr,tpr,threshold=roc_curve(y_test,y_pred1)
    rocauc=auc(fpr,tpr)#计算AUC
    print("ROC分数:{:.2f}".format(rocauc))

if __name__=="__main__":
    get_result_data(x,y)

运行结果及报错内容

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