ROC曲线越靠近左上角的位置模型效果越好（高真阳性率，低假阳性率），ROC曲线只关注召回率（真阳性率）。
PR曲线兼顾召回率和精确率，越靠近右上角的位置模型效果越好（高精确率，高召回率）。
正负样本的分布失衡的时候，ROC曲线保持不变，而PR曲线会产生很大的变化。
如果不特别期望高召回率或者高精确率，相比样本均衡的情况，在正样本较少的情况下PR曲线是比ROC曲线更好的评估指标；如果负样本比较少，精确率和召回率都会相对高一些，假阳性率可能会偏高，这时ROC曲线回比PR曲线更好。（如果是正样本比较多，负样本比较少，那么 精确率、召回率都会比较高，PR曲线就不能很好反映出模型的好坏。相反，ROC曲线中有FPR（假阳性率）可以指示出有多少负样本被错误预测为正样本，会是比PR 曲线更好的指标。）
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？ - qian lv的回答 - 知乎
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PR曲线和F1、ROC曲线和AUC ROC曲线越靠近左上角的位置模型效果越好（高真阳性率，低假阳性率），ROC曲线...
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本文标题：PR曲线和F1、ROC曲线和AUC
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