它是一种用于二分类模型性能评估的指标,就是曲线下的面积,曲线是指受试者的操作曲线(ROC),通常是大于0.5小于1。
它的本质就是把样本按照预测为正的概率从高到低来排序,然后把类别为正的放在负的前面的概率即AUC值,AUC越大就表示模型区分正例和负例的能力越强,它的性能也会更好。
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