1、AUC被定义为ROC曲线下的面积。往往使用AUC值作为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。
其中，ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 ，它是根据一系列不同的二分类方式，以真阳性率感为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制的曲线。
AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知，AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。
2、AUC面积的意义：AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标，表示预测的正例排在负例前面的概率
