曲線下的面積
AUC（Area Under ROC Curve）值表示的是ROC（Receiver Operating Characteristic）曲線下的面積。ROC曲線是一種評估分類模型性能的圖形方法，它顯示了模型對正樣本和負樣本的排序能力。AUC的值越大，表示模型在區分正負樣本方面的性能越好。具體來說：
AUC值等於：處於ROC曲線下方的那部分面積之和。
AUC值範圍：通常介於0.5到1.0之間，其中1.0表示模型能夠完美區分正負樣本，0.5則表示模型的性能與隨機猜測相同。
AUC值含義：AUC值反映了模型預測正樣本的機率大於預測負樣本的機率。
在實際套用中，AUC值是一個重要的指標，用於評估分類模型的性能，尤其是在二分類問題中。