什么是ROC曲线和P-R曲线？它们分别适合什么场景？

roc曲线展示真正率欲假正率的权衡关系，适用于类别相对平衡，关注整体排序能力，正负样本误判代价相当的场景； p-r曲线是精确率和召回率的曲线，关注的是正样本的预测质量，适用于极度不平衡（正样本极少），关注正样本的识别质量，正样本的价值远高于负样本，需要权衡精确率和召回率的情况。