La curva de precisión-recall grafica, para distintos umbrales de decisión posibles, cómo cambian simultáneamente la precisión y el recall de un clasificador, permitiendo visualizar directamente el compromiso entre ambas métricas en lugar de mirarlas por separado con un único umbral fijo.
Cuándo se prefiere sobre la curva ROC
Es especialmente útil en problemas con fuerte desbalance de clases, donde la curva ROC puede dar una impresión demasiado optimista del desempeño de un modelo, mientras que la curva de precisión-recall refleja de forma más directa qué tan bien identifica el modelo específicamente a la clase minoritaria, que suele ser la de mayor interés en esos casos.