一、 什么是AUC？
1、AUC的全称是Area Under ROC Curve，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种二分类模型的性能度量工具，一条ROC曲线上每一个点代表的是在某一个特定阈值下，TPR（True Positive Rate）和FPR（False Positive Rate）所组成的坐标。而AUC则是ROC曲线下的面积。
2、AUC的值介于0.5到1.0之间，值越高代表着模型的表现越好。当AUC等于0.5时，表示模型的表现平庸；AUC等于1则表示模型完美无缺无误差。
二、Python中AUC的计算方式
Python中常用的是sklearn.metrics库中的roc_auc_score函数，该函数的使用方法如下：
from sklearn.metrics import roc_auc_score
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
其中，y_true为真实标签，y_scores为区间在[0, 1]内的预测概率或分类器的决策函数输出。
三、AUC的应用场景
1、AUC通常被用于评估二分类模型的表现。
2、比如在金融领域，使用二分类模型来判断一个人是否具有信用贷款的条件，此时对模型的良好度量可以为理财从业者节省大量的时间。
3、在医学领域，二分类模型可以用来对患病与否进行预测，然后根据预测结果提前采取更为有效的治疗措施。
四、AUC的优缺点
1、优点：
(1) AUC能够避免ROC曲线上某个点的位置对评估的影响：AUC所求的是ROC曲线下的面积，因此它能够考虑到不同阈值下TPR和FPR的变化，相对比较全面地评估模型的性能。
(2) AUC在不同正负样本比例下能够保证一致的检验水平，不容易受到样本不平衡的影响。
2、缺点：
(1) AUC不能为评估者提供模型性能在不同阈值下的表现信息。
(2) AUC不能解释正负样本之间的不平衡情况，仅仅考虑的是整体在不同阈值下表现的效果。
