机器学习PAI我训练的AUC 0.7左右，这个效果是不是很差了？

AUC，或称Area Under Curve，被广泛用作二分类模型的评价指标。它的取值范围在0到1之间，其中1表示完美分类器，即随机挑选一个正样本和一个负样本，正样本排在负样本前面的概率为1；0.5则表示模型的分类效果等同于随机猜测。

数值上来说，例如AUC为0.7意味着对于任一正样本和负样本，模型在70%的情况下会将正样本排在负样本前面。

虽然业界的一些报告显示AUC值通常在0.8到0.9之间，但这并不意味着0.7的AUC就是不好的。AUC值是否“好”取决于多个因素，包括数据集的大小、分布、特征等。重要的是理解AUC反映的是模型对正负样本排序的能力，而不仅仅是一个绝对的“好”或“坏”的指标。

值得注意的是，AUC仅适用于二元分类问题，并且它不考虑类别之间的阈值。对于多分类问题或者需要精确率和召回率的场景，可能需要使用其他评估指标如准确率、精准率、灵敏度等。

楼主你好，一般来说业界的AUC评估结果是在0.8到0.9之间，但恰当的评估指标取决于你正在解决的问题，以及你的数据，但是如果你觉得AUC 0.7并不能满足你的需求，你可以尝试调整模型参数，增加训练数据量等来提高效果。

机器学习PAI中训练得到的AUC 0.7左右的效果并不是特别差，但确实比业界常见的0.8-0.9之间的表现要稍微逊色一些。
AUC (Area Under the Curve) 是一种评估分类模型性能的指标，其数值范围在0到1之间，其中1代表完美分类，0.5代表随机猜测。通常情况下，AUC大于0.7就被认为是较好的模型效果。
然而，不同领域和应用场景对AUC的要求也可能有所不同，而且数据量也会对模型效果产生影响。您的百万级样本数据量相对于其他模型而言并不算太大，因此可能会影响到模型的表现。为了提高模型的性能，您可能需要尝试调整模型参数、增加更多的特征或者使用其他的模型架构。