AUC曲线，即接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的面积，是衡量分类模型性能的一个重要指标。它通过计算不同阈值下模型的真正率（True Positive Rate, TPR）和假正率（False Positive Rate, FPR）来评估模型的整体表现。AUC值的范围从0到1，值越大，表示模型的分类性能越好。AUC曲线的物理意义是，随机选取一个正样本和一个负样本，分类器根据计算得到的分数将正样本排在负样本前面的概率。1256910
2个月前