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同一分类器和同一阈值下，测试集正负样本比例从 1:1 变为 1:1000 时，Precision 和 Recall 通常会如何变化，为什么？
在同一分类器、同一阈值、正负类条件分布不变的前提下，Recall 本质上是 TPR，通常基本不随类别先验变化；Precision 强依赖正样本先验，会随着正样本比例从 1:1 降到 1:1000 而大幅下降。回答关键是写出 Precision = π TPR / (π TPR + (1-π) FPR)，并说明前提、例外和阈值重调策略。