PR-AUC помогает в оценке модели машинного обучения, предоставляя единую меру качества модели в задачах с несбалансированными классами. 4

Некоторые преимущества использования PR-AUC:

• Фокус на соотношении истинно положительных и ложноотрицательных результатов. 15 Это позволяет лучше отражать способность модели правильно определять положительные классы и, следовательно, лучше справляться в задачах ранжирования. 15
• Учёт способности модели не отмечать отрицательный пример как положительный (Precision) и находить все положительные примеры (Recall). 2
• Возможность сравнивать разные модели или версии одной модели. 2 Сравнивая PR-AUC, можно выбрать модель, которая лучше справляется с компромиссом между Precision и Recall. 2
• Возможность отслеживать изменения PR-AUC со временем. 2 Это помогает выявлять ухудшение производительности модели из-за изменений в распределении базовых данных. 2

Высокое значение PR-AUC указывает на то, что модель не только часто правильно идентифицирует положительные случаи (высокий Recall), но и делает это с высокой точностью (Precision), минимизируя число ложных срабатываний. 4