ROC和PR曲线可以干什么

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和PR曲线（Precision-Recall Curve）是机器学习中常用的评估分类模型性能的工具。

ROC曲线可以用于评估二分类模型的性能，它可以帮助我们确定模型的假阳性率和真阳性率之间的权衡。ROC曲线上的每个点表示模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率。ROC曲线越接近左上角，模型的性能越好，因为此时真阳性率高，同时假阳性率低。

PR曲线也可以用于评估二分类模型的性能，与ROC曲线不同，PR曲线主要关注的是模型的精度和召回率之间的权衡。PR曲线上的每个点表示模型在不同阈值下的精度和召回率。PR曲线越接近右上角，模型的性能越好，因为此时精度高，同时召回率也高。

通过ROC和PR曲线，我们可以选择最佳的阈值来进行分类。同时，通过比较不同模型的ROC和PR曲线，我们也可以确定哪个模型更适合我们的任务。