PR曲線和F1、ROC曲線和AUC

PR曲線和F1、ROC曲線和AUC

ROC曲線越靠近左上角的位置模型效果越好（高真陽(yáng)性率，低假陽(yáng)性率），ROC曲線只關(guān)注召回率（真陽(yáng)性率）。
PR曲線兼顧召回率和精確率，越靠近右上角的位置模型效果越好（高精確率，高召回率）。
正負(fù)樣本的分布失衡的時(shí)候，ROC曲線保持不變，而PR曲線會(huì)產(chǎn)生很大的變化。
如果不特別期望高召回率或者高精確率，相比樣本均衡的情況，在正樣本較少的情況下PR曲線是比ROC曲線更好的評(píng)估指標(biāo)；如果負(fù)樣本比較少，精確率和召回率都會(huì)相對(duì)高一些，假陽(yáng)性率可能會(huì)偏高，這時(shí)ROC曲線回比PR曲線更好。（如果是正樣本比較多，負(fù)樣本比較少，那么 精確率、召回率都會(huì)比較高，PR曲線就不能很好反映出模型的好壞。相反，ROC曲線中有FPR（假陽(yáng)性率）可以指示出有多少負(fù)樣本被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正樣本，會(huì)是比PR 曲線更好的指標(biāo)。）
精確率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？ - qian lv的回答 - 知乎
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