Некоторые преимущества использования PR-кривой перед ROC-кривой при работе с дисбалансом классов:

• Более точная оценка качества модели. 1 PR-кривая сосредоточена на способности модели корректно идентифицировать положительные случаи среди ограниченного количества реальных положительных примеров. 1 В то время как ROC-кривая не очень хорошо справляется с сильным дисбалансом классов, поскольку учитывает истинно отрицательные случаи. 2
• Фокус на соотношении истинно положительных и ложноотрицательных результатов. 2 Это отражает способность модели правильно определять положительные классы и, следовательно, лучше справляться в задачах ранжирования. 2
• Учёт действительно интересных объектов. 2 Например, если нужно показать пользователю наиболее релевантные фильмы, PR-кривая будет лучше учитывать действительно интересные для пользователя фильмы, в то время как ROC-кривая может учесть наименее интересные фильмы. 2

Таким образом, PR-кривая даёт более реалистичные оценки эффективности работы моделей классификации на данных, где наблюдается большой дисбаланс классов. 4