AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。 又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。

2024年6月12日 · AUC(area under the curve)是机器学习领域中一种常见且重要的模型评估标注，表示ROC(receiver operator characteristic)曲线下的面积。今天我们就和大家一起来梳理一下有关ROC/AUC的基本知识。在正式介绍ROC/AUC之前，我们还要再了解几个指标。

2020年10月6日 · AUC： ROC曲线下的面积，ROC曲线是真阳率（True Positive Rate, TPR）对假阳率（False Positive Rate, FPR）的图表表示。AUC越高，意味着模型对正负样本的区分能力越强（能把正样本找全）。

AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积。 因此在计算auc之前，需要先熟悉roc曲线。 ROC（receiver operating characteristic curve） 接收者操作特征曲线，是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明用来侦测战场上敌军载具（飞机、船舰）的指标，属于信号检测理论。 ROC曲线的横坐标是 伪阳性率 （也叫假正类率，False Positive Rate），纵坐标是 真阳性率 （真正类率，True Positive Rate），相应的还有 真阴性率 （真负类率，True Negative …

GAUC（ group auc ）实际是计算每个用户的auc，然后加权平均，最后得到group auc，这样就能减少不同用户间的排序结果不太好比较这一影响。 group auc具体公式如下：

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC. ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 一.ROC曲线

2024年1月21日 · auc是指roc曲线下方的面积，它的取值范围是从0到1。auc的具体含义是：如果随机选择一个正样本和一个负样本，分类器将正样本排在负样本前面的概率。aucpyy−aucpy y

auc就是衡量学习器优劣的一种性能指标。auc可通过对roc曲线下各部分的面积求和而得。 auc的优势，auc的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。 多动手，多练习，多理解，加油！

1. 什么是AUC？ AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标。

ROC-AUC（arear-under-curve)是ROC曲线与横轴构成的面积。 和Accuracy、Precision、recall、F1 score这些指标不同，AUC的值并不依赖于threshold的选择。 如果一个模型的ROC完全在另一个ROC的上方，那么说明该模型表现更优。