我有一个非常不平衡的数据集 (9:1)，为此我执行了欠采样并实现了平衡的训练集（大约 130k 样本总后平衡）。

我正在使用 RandomForest 进行分类。我的测试集包含不平衡的数据（因为这是在现实世界中的预期），我的 ROC 曲线非常好，AUC=0.873。但是，我的 PR 曲线受到影响，AUC=0.547。

如果我平衡测试数据，我会看到更好的 AUC；然而，这不是过去事实的表现，因此引用平衡测试数据的性能似乎不太合理。

我究竟做错了什么？我应该训练不平衡的数据吗？或者有什么方法可以改善 PR 曲线？