在模型评估中，除了AUC，还有哪些常用的评估方法？在不同业务场景下应如何选择合适的评估指标？

回答思路

1. 能列举AUC之外的常用指标，如准确率、精确率、召回率、F1、PR曲线、对数损失等
2. 能说明各指标的计算逻辑及适用场景（正负样本不平衡、业务成本差异等）
3. 能根据具体业务目标（如欺诈检测、推荐排序）解释指标选择依据