AUC的本质

AUC的本质： 一个正例，一个负例，预测为正的概率值比预测为负的概率值还要大的可能性。 理解 二分类的准确率为100% 那么你就可以找到一个很好的阈值，将这两类分割开 则正类的预测概率永远比负类的大 也就是AUC=1 你想一下，如果这个可能性为100%的话 你计算出来的正样本的这个值（概率）比负样本（概率）大的可能性（其实也是概率） 这里是说给你一个正样本和一个负样本 就是我们比如logistic

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