本文比较了ROC AUC和精确率-召回率（PR）曲线在处理不平衡数据集时的表现。ROC AUC适用于平衡数据，而PR曲线更能反映稀有正类的分类性能。通过三个示例，展示了在不同不平衡程度下这两种指标的差异，强调了PR曲线在高风险场景中的重要性。