AUC计算和ROC有关吗？

是的，AUC计算和ROC密切相关。

简单说：ROC是一条曲线（受试者工作特征曲线），AUC就是这条曲线下方的面积。

• ROC曲线：横轴是假阳性率（误报率），纵轴是真阳性率（召回率）。它展示了模型在不同阈值下的表现。
• AUC：就是ROC曲线与横轴之间围起来的面积大小，范围在0到1之间。

AUC的值越大（越接近1），说明模型整体性能越好，能更好地区分正负样本。如果AUC是0.5，代表模型跟随机猜测一样。

所以，AUC的计算依赖于ROC曲线——你先画出ROC，再计算其面积，就得到AUC。