AUC

ROC, Receiver Operating Characteristic curve 曲下面積 AUC
代表模型在隨機挑選的正向和負向樣本中，將正向樣本排名高於負向樣本的機率

完美模型包含邊長為 1 的正方形，曲線下方面積 (AUC) 為 1.0
= 模型正確將隨機挑選的正向樣本排在隨機挑選的負向樣本之上的機率為 100%

分類：ROC 和 AUC  |  Machine Learning  |  Google for Developers

只要資料集大致平衡，AUC 就是比較兩個不同模型成效的實用指標

分類器評估方法 — ROC曲線、AUC、Accuracy、PR曲線 | by 行銷資料科學 | Marketingdatascience | Medium