blocks|key|2494615|text|阶级失衡。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2494616|与ROC曲线不同，PR曲线对不平衡非常敏感。如果您对不平衡数据优化分类器以获得良好的AUC，则很可能获得较差的查全率-召回结果。|2494617|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

Class imbalance. 

Unlike the ROC curve, PR curves are very sensitive to imbalance. If you optimize your classifier for good AUC on an unbalanced data you are likely to obtain poor precision-recall results.

I have some machine learning results that I don't quite understand. I am using python sciki-learn, with 2+ million data of about 14 features. The classification of 'ab' looks pretty bad on the precision-recall curve, but the ROC for Ab looks just as good as most other groups' classification. What can explain that?

<a href="https://i.stack.imgur.com/qw983.jpg" rel="noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/qw983.jpg" alt="enter image description here"></a>

<a href="https://i.stack.imgur.com/Adjpq.jpg" rel="noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/Adjpq.jpg" alt="enter image description here"></a>

Good ROC curve but poor precision-recall curve

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我有些机器学习的结果我不太明白。我正在使用python学习，拥有大约14个特性的2+百万数据。“Ab”的分类在精确召回曲线上看上去相当糟糕，但是ROC对于Ab的分类和大多数其他组的分类一样好。有什么可以解释的？​​​​

问ROC曲线好，查全率差
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