정밀도-재현율 곡선은 모형이 범주형 반응을 얼마나 잘 분류할 수 있는지 평가하는 방법을 제공합니다. 분류 임계값을 선택하는 데 사용할 수도 있습니다. 정밀도-재현율 곡선은 다양한 임계값에서 정밀도 값 대 재현율 값을 표시합니다. 정밀도는 양수로 정확하게 분류되는 예측 반응의 비율로 정의됩니다. 재현율은 양수로 정확하게 분류되는 실제 양수 반응의 비율로 정의됩니다. 각 정밀도-재현율 곡선 그림 옆에 각 반응에 대한 곡선 아래 면적이 포함된 테이블이 있습니다. 정밀도-재현율 곡선 아래 면적은 모형의 전반적 성능을 요약하는 단일 지표입니다. 곡선 아래 면적이 클수록 더 나은 모형 성능을 나타내고 값이 1이면 완벽한 적합을 나타냅니다.
정밀도-재현율 곡선은 클래스가 불균형할 때 특히 유용합니다. 클래스 불균형은 한 반응 수준의 관측값 수가 다른 반응 수준의 관측값 수보다 훨씬 적을 때 발생합니다. 이러한 클래스를 각각 소수 클래스와 다수 클래스라고 합니다. 희귀 질병, 사기 감지 또는 장비 고장과 같은 많은 경우에서 소수 클래스가 관심 클래스입니다. 예측의 정확성에 의존하는 분류 측정의 경우 이러한 시나리오에서 잘못된 판단을 할 수 있습니다. 예를 들면 모형의 모든 관측값에 대해 다수 클래스를 예측하는 경우 전체 오분류 비율이 낮을 수 있습니다. 그러나 소수 클래스의 관측값을 분류하는 데 관심이 있으면 실용적이지 않습니다. 정밀도-재현율 곡선을 사용하면 소수 클래스에 속하는 관측값을 예측하는 성능에 초점을 맞출 수 있습니다. 또한 정밀도-재현율 곡선은 양수 반응을 음수(거짓 음성)로 잘못 분류하면 심각한 결과를 초래하는 경우에도 유용합니다.