ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）和PRC曲线（Precision-Recall curve）都是用于评估分类模型性能的可视化工具。它们的主要区别在于评估的重点和关注的指标不同。 ROC曲线关注的是模型的分类能力，即在不同阈值下，模型将正例和负例区分开的能力。ROC曲线的横轴表示误报率（False Positive Rate，FPR），纵轴表示命中率（True Positive Rate，TPR）。FPR和TPR的定义如下： - FPR：预测为正例但实际为负例的比例。 - TPR：预测为正例且实际为正例的比例。 PRC曲线关注的是模型的精确度和召回率，即模型在不同阈值下，正确预测正例和所有正例的比例。PRC曲线的横轴表示召回率（Recall），纵轴表示精确度（Precision）。召回率和精确度的定义如下： - 召回率：预测为正例且实际为正例的比例。 - 精确度：预测为正例且实际为正例的比例除以预测为正例的比例。 总结来说，ROC曲线关注模型的分类能力，而PRC曲线关注模型的精确度和召回率。在实际应用中，根据具体需求和场景选择合适的评估指标。例如，在医疗诊断中，召回率和精确度可能更重要，因为我们希望尽量避免漏诊和误诊；而在信用卡欺诈检测中，ROC曲线可能更为关键，因为我们希望尽量降低误报率，以免错误地拒绝合法交易。... 展开详请