深入理解对比两个曲线各自的特性和相互的差异需要花不少时间研读一些国外的技术博客与相关paper，暂时先列出下面这么多，这部分后续可以继续补充。
ROC曲线和AUC的定义可以参看“ROC曲线于AUC”，Precision-Recall曲线顾名思义即Precision为纵轴，Recall为横轴的曲线，作图方法与AUC曲线一致，只是横纵轴坐标意义不同。
ROC曲线的优势
ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持稳定。在实际的数据集中经常会出现类不平衡现象，而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。下图是ROC曲线和Precision-Recall曲线的对比。
其中(a)和(c)为ROC曲线，(b)和(d)为Precision-Recall曲线。(a)和(b)展示的是分类器在原始测试集（正负样本分布平衡）的结果，(c)和(d)是将测试集中负样本的数量增加到原来的10倍。可以明显看出，ROC曲线基本保持原貌，而Precision-Recall曲线则变化较大。
PR曲线会面临一个问题，当需要获得更高recall时，model需要输出更多的样本，precision可能会伴随出现下降/不变/升高，得到的曲线会出现浮动差异（出现锯齿），无法像ROC一样保证单调性。所以，对于正负样本分布大致均匀的问题，ROC曲线作为性能指标更鲁棒。
PRC曲线的优势
在正负样本分布得极不均匀(highly skewed datasets)，负例远大于正例时，并且这正是该问题正常的样本分布时，PRC比ROC能更有效地反应分类器的好坏，即PRC曲线在正负样本比例悬殊较大时更能反映分类的真实性能。例如上面的(c)(d)中正负样本比例为1:10，ROC效果依然看似很好，但是PR曲线则表现的比较差。举个例子，
单从图（a）看，这两个分类器都比较完美(非常接近左上角)。而从图（b）可以看出，这两个分类器仍有巨大的提升空间。那么原因是什么呢？ 通过看Algorithm1的点 A，可以得出一些结论。首先图（a）和（b中）的点A是相同的点，因为TPR就是Recall，两者是一样的。
假设数据集有100个正样本。可以得到以下结论：
由图（a）点A，可得：TPR=TP/(TP+FN)=TP/所有正样本 =TP/100=0.8，所以TP=80。
由图（b）点A，可得：Precision=TP/(TP+FP)=80/(80+FP)=0.05，所以FP=1520。
再由图（a）点A，可得：FPR=FP/(FP+TN)=FP/所有负样本=1520/所有负样本=0.1，所以负样本数量是15200。
由此，可以得出原数据集中只有100个正样本，却有15200个负样本！这就是极不均匀的数据集。直观地说，在点A处，分类器将1600 (1520+80)个样本预测为positive，而其中实际上只有80个是真正的positive。 我们凭直觉来看，其实这个分类器并不好。但由于真正negative instances的数量远远大约positive，ROC的结果却“看上去很美”，因为这时FPR因为负例基数大的缘故依然很小。所以，在这种情况下，PRC更能体现本质。
ROC曲线与PRC曲线表现差异的原因
为什么会有上面分析到的两者差异呢？下面摘自引用[1]的解释很清楚，FPR 和 TPR (Recall) 只与真实的正例或负例中的一个相关（可以从他们的计算公式中看到），而其他指标如Precision则同时与真实的正例与负例都有关，即下面文字说的“both columns”，这可以结合混淆矩阵和各指标的计算公式明显看到。
思考
1、ctr预估显然是负例 远多于 正例，那为什么业界还普遍用ROC曲线而不是PRC曲线下的面积作为性能指标 ？
思考：
我的思考是，对于ctr预估这个问题，我们需要一个于排序强相关的衡量指标，ROC与PRC都可以，而上面介绍了相比PRC，ROC具有鲁棒性的优势。ROC的缺点是对于ctr这种负例远多于正例的问题，其显示的图像和对应的AUC过于“乐观”，不能很好地反映分类器的真实性能，这意味着，即使算法的AUC约为0.8，看起来已经是一个比较好的值的，算法性能应该很不错，但是PRC曲线告诉我们，还没得很呢，还有很大提升空间。
但是，对于ctr问题本身而言，AUC的高低确实可以衡量两个算法的性能优劣，算法A的AUC大于算法B，那么绝大部分情况下可以认为算法A优于算法B，即以AUC为指标进行模型的快速迭代和选择依然是合理的。
另外很重要的一点是，相比于PRC曲线下的面积计算，AUC的计算更容易。
2、随机猜测的PRC曲线是怎么样的？
参考资料
[1] https://machinelearningmastery.com/roc-curves-and-precision-recall-curves-for-classification-in-python/
Jason 的 ML专栏系列文章，很赞，里面包括了很多很棒的深入阅读链接，包括下面的补充阅读中列出来的
[2] 知乎专栏，提到了ROC与PRC的关系 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28482121
补充阅读
[1] An introduction to ROC analysis http://web2.utc.edu/~Dileepan/4270/4270Notes/roc.pdf
[2] The relationship between Precision-Recall and ROC curves https://www.researchgate.net/publication/215721831_The_Relationship_Between_Precision-Recall_and_ROC_Curves