当测试数据集中正负样本数量差别较大时，应该使用 PR 曲线还是 ROC 曲线？请简述 原因。

在测试数据集中正负样本数量差别较大时，建议使用 PR 曲线。

PR 曲线是 Precision-Recall 曲线的简称，它以召回率 Recall 为横轴，精确率 Precision 为纵轴，可用来评估分类器在不同阈值下的性能表现。PR 曲线适用于样本不平衡的情况，可以更好地反映出正例的预测能力。

ROC 曲线是 Receiver Operating Characteristic 曲线的简称，它以真正率 TPR（true positive rate）为纵轴，假正率 FPR（false positive rate）为横轴，可用来评估分类器在不同阈值下的性能表现。ROC 曲线适用于正负样本数量相近的情况，可以更好地反映出分类器的整体性能。

因此，当测试数据集中正负样本数量差别较大时，使用 ROC 曲线可能会导致假正率过低，无法准确反映分类器在正例上的性能表现，而 PR 曲线则更能反映出正例的预测能力，更适合用来评估分类器的性能。

相关问题

PR曲线和ROC曲线的区别是什么？

PR曲线和ROC曲线是用于评估二分类模型性能的常用工具。它们之间的区别如下：

1. 定义不同：PR曲线是以查准率（Precision）为横轴，召回率（Recall）为纵轴绘制的曲线；而ROC曲线是以假阳性率（False Positive Rate）为横轴，真阳性率（True Positive Rate）为纵轴绘制的曲线。

2. 目标不同：PR曲线关注的是模型在正类样本中的预测准确性，即模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类；而ROC曲线关注的是模型在正类和负类样本中的预测能力，即模型能够正确预测正类和负类的能力。

3. 敏感性不同：PR曲线对正类样本的预测能力更为敏感，因此在正类样本较少或者不平衡的情况下，PR曲线更能反映模型的性能；而ROC曲线对正类和负类样本的预测能力都敏感，因此在正负类样本比例较平衡的情况下，ROC曲线更能反映模型的性能。

4. 阈值选择不同：PR曲线的每个点对应一个阈值，可以根据具体需求选择最佳阈值；而ROC曲线的每个点对应一个阈值，但并不直接提供最佳阈值的选择，需要根据具体需求进行调整。

5. 解释不同：PR曲线的面积（AUC-PR）表示模型在不同阈值下查准率和召回率之间的整体性能；而ROC曲线的面积（AUC-ROC）表示模型在不同阈值下假阳性率和真阳性率之间的整体性能。

正负样本数量相差较大的分类问题用什么指标衡量模型最好？

在正负样本数量相差较大的分类问题中，仅使用准确率（Accuracy）来衡量模型的好坏可能会存在偏差。这是因为准确率无法很好地反映模型对于少数类样本的识别能力。

在这种情况下，建议使用其他衡量指标，如Precision（精确率）、Recall（召回率）和F1值。Precision衡量的是模型预测为正例中真实为正例的比例，Recall衡量的是所有真实为正例中被模型正确预测为正例的比例，F1值综合考虑了Precision和Recall。

特别地，对于正负样本不平衡的问题，可以考虑使用AUC-ROC曲线下面积（Area Under the ROC Curve）作为评估指标。ROC曲线是以不同阈值下的False Positive Rate（FPR）和True Positive Rate（TPR）为坐标绘制的曲线，AUC-ROC表示ROC曲线下面积的大小。AUC-ROC越接近于1，则表示模型在不同阈值下对于正负样本的区分能力越好。

综上所述，对于正负样本数量相差较大的分类问题，除了准确率外，可结合Precision、Recall、F1值以及AUC-ROC等指标来全面评估模型的性能。具体选择哪个指标应根据实际问题和业务需求来决定。