曲线下面积(auc)的意义

一，ROC曲线的意义
（一）主要作用
1.ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响。
2.有助于选择最佳的阈值。ROC曲线越靠近左上角，模型的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值，其假正例和假反例总数最少。
3.可以对不同的学习器比较性能。将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中，直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。

（二）优点
1.该方法简单、直观、通过图示可观察分析学习器的准确性，并可用肉眼作出判断。
2.ROC曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起，可准确反映某种学习器真正例率和假正例率的关系，是检测准确性的综合代表。
3.ROC曲线不固定阈值，允许中间状态的存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一个更加的阈值作为诊断参考值。

二，ACU定义：
1.AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。我们往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
2.其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve），它是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（敏感性）为纵坐标，假阳性率（1-特异性）为横坐标绘制的曲线。
3.AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得
三，AUC内容：
1.ACU被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。
2.又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。
3.AUC越接近1.0，检测方法真实性越高;等于0.5时，则真实性最低，无应用价值