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AUC（ROC曲线下方的面积大小）_百度百科
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。
机器学习常用评价指标：ACC、AUC、ROC曲线 - CSDN博客
接着，文章阐述了ROC曲线的绘制过程，解释了FPR和TPR的概念，并通过示例展示了如何计算AUC。 AUC作为评价分类器性能的指标，其值越大，分类器性能越好。
一文彻底搞懂AUC - 知乎
auc作为分类的重要评估指标，在此总结一下。 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。
小白也能看懂的 AUC 详解 - PrimiHub - 博客园
因此，两两组合可以的得到四种计算多分类 AUC 的方法。值得一提的是，知名机器学习库 scikit-learn 的 roc_auc_score 函数包含了上述四种方法。
一文详解ROC曲线和AUC值 - 知乎
AUC值：AUC（Area Under the Curve）值表示ROC曲线下的面积，用于衡量分类器性能。 AUC值越接近1，表示分类器性能越好；反之，AUC值越接近0，表示分类器性能越差。
神经网络常见评价指标AUROC（AUC-ROC）、AUPR（AUC-PR）-CSDN博客
本文详细介绍了神经网络中的关键评价指标，如准确性、精确度、召回率、F1分数、AUC-ROC AUC-PR以及回归任务中的RMSE、MAE和对数损失，强调了在不同任务场景下的适用性。
机器学习基础：AUC - 简书
AUC是Area Under Curve的首字母缩写，这里的Curve指的就是ROC曲线，AUC就是ROC曲线下面的面积（下面会介绍） AUC是模型评价指标，只能评价二分类模型，其他的二分类模型指标有logloss，precision，accuracy等
ROC曲线 AUC (Area Under Curve) - 知乎
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，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。