PR曲线和ROC曲线是数据挖掘中2个常见的评估指标（对于二分器而言），理解如下：
一、pr曲线：
1）y轴为precision，x轴为recall。
2）pr曲线上各个取值为当前p下，样本判断结果：大于p的为正样本，反之为负样本。
3）pr曲线从左到右的取值点，为p值降序下的锚点。
4）随着p值降低，越多样本判为正样本，recall不断增大，而precision则计算大于p的那些样本的precision（给定一些样本，模型预测的有多准），理论上precision不断降低，最小值为全量样本中正样本占比。
5）可知，pr曲线容易受到样本分布（训练样本中的正负样本比值）影响。
二、ROC/AUC
1）y轴是正样本的正判概率（对全量样本而言，正样本的召回率），x轴是负样本的误判概率（对于全量样本而言，负样本的判错率）。
2）同pr曲线，x轴和y轴的取值都是依据降序的p值计算而来。
3）随着p值不断降低，正样本召回率不断增大，而负样本的错判率也是不断增大，最后相交于（1，1）处。
4）ROC曲线计算过程中，不涉及到正负样本的比值（样本分布）的影响，只受到正样本集合或者负样本集合的影响。
5）物理含义：随机给出一个正样本和一个负样本，正样本预测概率大于负样本预测概率的程度。
总结:
1、pr曲线因为涉及到精确率precision计算，容易受到样本分布的影响。而roc曲线本质上是正样本或者负样本召回率计算，不收样本分布的影响。
2、区分精确率、准确率的区别：精确率是对于预测为正样本的那些样本而言，准确率是对于全量样本的预测结果（预测为正样本或者预测为负样本）而言。
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