1樓：章魚公考
機器學習中的auc是指 從一堆樣本中隨機抽一個，抽到正樣本的概率 比 抽到負樣本的概率 大的可能性。
詳細解釋如下： 隨機抽取一個樣本， 對應每一潛在可能值x都對應有一個抽中的概率p。
按概率從高到矮排個降序， 對於正樣本中概率最高的，排序為rank_1， 比它概率小的有m-1個正樣本（m為正樣本個數）， (rank_1 - m) 個負樣本。
正樣本概率第二高的， 排序為rank_2， 比它概率小的有m-2個正樣本，(rank_2 - m + 1) 個 負樣本。
以此類推
正樣本中概率最小的， 排序為rank_m，比它概率小的有0個正樣本，rank_m - 1 個負樣本。
總共有mxn個正負樣本對（n為負樣本個數）。把所有比較中 正樣本概率大於負樣本概率 的例子都算上， 得到公式（rank_1 - m + rank_2 - m + 1 .... + rank_m - 1） / (mxn) 就是正樣本概率大於負樣本概率的可能性了。
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