一、 什麼是AUC？
1、AUC的全稱是Area Under ROC Curve，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線是一種二分類模型的性能度量工具，一條ROC曲線上每一個點代表的是在某一個特定閾值下，TPR（True Positive Rate）和FPR（False Positive Rate）所組成的坐標。而AUC則是ROC曲線下的面積。
2、AUC的值介於0.5到1.0之間，值越高代表着模型的表現越好。當AUC等於0.5時，表示模型的表現平庸；AUC等於1則表示模型完美無缺無誤差。
二、Python中AUC的計算方式
Python中常用的是sklearn.metrics庫中的roc_auc_score函數，該函數的使用方法如下：
from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
其中，y_true為真實標籤，y_scores為區間在[0, 1]內的預測概率或分類器的決策函數輸出。
三、AUC的應用場景
1、AUC通常被用於評估二分類模型的表現。
2、比如在金融領域，使用二分類模型來判斷一個人是否具有信用貸款的條件，此時對模型的良好度量可以為理財從業者節省大量的時間。
3、在醫學領域，二分類模型可以用來對患病與否進行預測，然後根據預測結果提前採取更為有效的治療措施。
四、AUC的優缺點
1、優點：
(1) AUC能夠避免ROC曲線上某個點的位置對評估的影響：AUC所求的是ROC曲線下的面積，因此它能夠考慮到不同閾值下TPR和FPR的變化，相對比較全面地評估模型的性能。
(2) AUC在不同正負樣本比例下能夠保證一致的檢驗水平，不容易受到樣本不平衡的影響。
2、缺點：
(1) AUC不能為評估者提供模型性能在不同閾值下的表現信息。
(2) AUC不能解釋正負樣本之間的不平衡情況，僅僅考慮的是整體在不同閾值下表現的效果。
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/254684.html
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