在数据分析与机器学习领域，评估模型性能是至关重要的环节。其中，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the Curve）是最常用的指标之一。ROC曲线通过绘制真阳性率（TPR）对假阳性率（FPR），展示了不同阈值下分类器的表现。而AUC值则衡量了整个ROC曲线下的面积，数值越接近1，表明模型区分正负样本的能力越强。

然而，在处理类别不平衡数据时，PR曲线（Precision-Recall Curve）和AP值（Average Precision）更具参考价值。PR曲线关注的是精确率（Precision）与召回率（Recall）之间的关系，尤其适用于正样本数量较少的情况。AP值则是PR曲线下方的面积，能够更准确地反映模型在不平衡数据集上的表现。

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