您的位置: 首页 > 文章 > auc指标的理解 auc指标的理解 分类: 文章 • 2024-07-30 20:36:52 auc代表将一个样本判断为正样本得分大于负样本得分的概率； auc值越大越好；可以想象y轴代表正类真正例率（召回率），x轴代表假正例类（误判的样本数量/所有真实的负样本数量） ； 如果 auc值为1，说明无论如何调节分类阈值都不会判断错误，都能完美判断；如果auc值为0，则说明模型怎么判断都是错的；
