相信這個問題很多玩家都已經明白了，簡單的概括一下，auc（are under curve)是乙個模型的評價指標，用於分類任務。那麼這個指標代表什麼呢？這個指標想表達的含義，簡單來說其實就是隨機抽出一對樣本（乙個正樣本，乙個負樣本），然後用訓練得到的分類器來對這兩個樣本進行**，**得到正樣本的概率大於負樣本概率的概率。
具體參考auc計算方式和例子
最簡單的方法直接統計樣本對（positive，negative），計算出出正樣本得分大於負樣本的個數；
在有m個正樣本,n個負樣本的資料集裡。一共有mn對樣本（一對樣本即，乙個正樣本與乙個負樣本）。統計這mn對樣本裡，正樣本的**概率大於負樣本的**概率的個數。
第二種方法，公式法，非常常用，但是解釋的人不多。這裡著重解釋一下：
具體分析如下：類似的思想， y軸對應正樣本，x軸對應負樣本。則，y軸被m個正樣本平分為m份，x軸被n個負樣本平分成n份。從小到大排序後，第乙個正樣本的位置（序號，序號從0開始），就是其比負樣本得分大的個數；對於第二個正樣本，前面有已經1個正樣本了，所以負樣本個數為位置減去1，同理，第三個正樣本前面的負樣本個數為位置減去2，……，對於第m個正樣本，匹配的負樣本個數為位置序號減去m-1。 故而，分子就變成 所有正樣本的位置序號和，減去（0+1+2+……+m-1)=sum()-m*(m-1)/2. 若序號從1開始，則，=sum()-m -(0+1+2+……+m-1)=sum()-m(m+1)/2.
現在將得到的m+n個樣本得分從大到小排序；
然後，依次讀取這m+n樣本，從原點出發，如果是正樣本，則沿著y軸走1/m（一小格仔），接著取樣，得到第二個樣本，如果正繼續沿著y軸走，否則沿著x軸走1/n（一小格）。執行完之後，我們就可以得到roc曲線。
不失一般性，我們發現，roc和auc是一樣的思想。在積分的時候，我們橫著看，每一行（對應乙個正樣本）的格仔數就是我們auc公式中分析的負樣本個數。所以二者在此是一致的。
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