某表面缺陷检测模型上线，产线要求漏检率不高于 0.5%，但允许误检，误检由人工复检兜底。验证集是 10000 张正常图加 200 张缺陷图。请说明你怎么选判定阈值、看哪条曲线和哪个指标，为什么不用 accuracy，以及为什么这种场景下不该只看 ROC-AUC。

面试官在考什么

判断候选人是否理解极端不平衡下的指标选择，以及能否把"阈值"当成一个业务参数而不是模型自带的东西。

误检漏检权衡

回答框架 · 前两步

1. accuracy 无用（全判正常约 98%）；ROC-AUC 在极端不平衡下会被大量真负样本抬高，看起来很好但和业务无关，应看 PR 曲线、缺陷类 recall，以及固定 recall 下的 precision 和误检绝对数
2. 阈值不是模型参数而是业务参数：按漏检率≤0.5% 反推阈值，再报出这个阈值对应的误检率，交给产线判断能否承受

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