AUC是什么？AUC的的意义是什么？AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？
AUC是什么？AUC的的意义是什么？AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？
metrics.roc_auc_score
metrics.roc_curve
AUC就是曲线下面积，在比较不同的分类模型时，可以将每个模型的ROC曲线都画出来，比较曲线下面积做为模型优劣的指标。ROC 曲线下方的面积(Area under the Curve)，其意义是：
（1）因为是在1x1的方格里求面积，AUC必在0~1之间。
（2）假设阈值以上是阳性，以下是阴性；
（3）若随机抽取一个阳性样本和一个阴性样本，分类器正确判断阳性样本的值高于阴性样本
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