AUC
AUC 是 ROC 曲线下面积，等价于随机正样本得分高于负样本的概率，衡量二分类器整体区分能力。
用途
阈值无关的二分类性能指标，对类别不平衡鲁棒。
机制
AUC=∫ROC 曲线。等价概率 P(score(正)>score(负))。计算：梯形法则或 Mann-Whitney U 统计量。0.5 随机、1.0 完美、0 全反。
用例
- 分类器比较
- 不平衡评估
- 模型选择
AUC 是 ROC 曲线下面积，等价于随机正样本得分高于负样本的概率，衡量二分类器整体区分能力。
阈值无关的二分类性能指标，对类别不平衡鲁棒。
AUC=∫ROC 曲线。等价概率 P(score(正)>score(负))。计算：梯形法则或 Mann-Whitney U 统计量。0.5 随机、1.0 完美、0 全反。