Precision-Recall (PR) 곡선은 이진 혹은 다중 클래스 분류 모델이 양성 클래스를 얼마나 잘 예측하는지를 나타내는 시각적 도구입니다. Precision은 모델이 예측한 양성 중 실제 양성의 비율을, Recall은 실제 양성 중 모델이 정확히 예측한 비율을 의미합니다. PR 곡선은 특히 클래스 불균형이 심한 경우(예: 소수 클래스 탐지)에 효과적인 평가 지표로 사용됩니다. 곡선이 좌측 상단에 가까울수록 모델의 성능이 우수하며, 면적이 클수록 높은 성능을 나타냅니다. 이 모델의 경우, 전반적으로 높은 Precision과 Recall을 유지하고 있어 안정적인 성능을 보였음을 의미합니다.