AUC数值即为ROC曲线下的面积。ROC曲线从0点开始上升越快，说明模型错分正样本的比例越小，模型对正样本识别的能力越强。在ROC曲线的基础上，抛开阈值的调节，ROC曲线下半部分的面积值就是AUC值。AUC值介于0到1之间，是一种概率值。本质上AUC是在模型预测的数据集中，比较正负样本，评估正样本分数排在负样本之上的能力，进而估计模型对正样本预测的可信程度。
由于AUC指标能较好地概括不平衡类别的样本集下分类器的性能，因此成为很多机器学习系统中的最终判定标准。
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