在机器学习领域，评估模型性能是至关重要的环节。当我们谈论模型性能时，通常会提到PR曲线（Precision-Recall Curve）和ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）。这两者都是用来评估分类模型效果的工具，但它们各有侧重，适用于不同的场景。

🔍 PR曲线 主要是针对不平衡数据集设计的，它展示了不同阈值下召回率（Recall）与精确率（Precision）之间的关系。当正例数量远少于负例时，PR曲线能更直观地反映出模型识别正例的能力。

📈 ROC曲线 则通过展示不同阈值下的真正率（True Positive Rate, TPR）与假正率（False Positive Rate, FPR），来评估模型的整体分类能力。ROC曲线更适合用于评价模型在不同概率阈值下的表现。

💡 因此，当你看到 PR图 时，实际上就是在观察模型在不同阈值下的精确率与召回率变化情况，这有助于我们理解模型在特定应用场景下的实际效果。选择合适的评估指标，对于构建有效的机器学习模型至关重要。