混淆矩阵TP、FN、FP、TN的值分别为65829、21681、2789、3372时的AUC值大概为多少

混淆矩阵的四个值分别代表：

- TP（True Positive）：实际为正例，模型预测为正例的数量；
- FN（False Negative）：实际为正例，模型预测为反例的数量；
- FP（False Positive）：实际为反例，模型预测为正例的数量；
- TN（True Negative）：实际为反例，模型预测为反例的数量。

AUC（Area Under Curve）是用来评价二分类模型预测性能的指标，其取值范围在0到1之间，值越大代表模型性能越好。由于AUC是ROC曲线下的面积，因此需要先绘制ROC曲线，再计算其下面积。

给定混淆矩阵的情况下，可以先计算出模型的真正率（True Positive Rate，TPR）和假正率（False Positive Rate，FPR），然后绘制ROC曲线并计算AUC。TPR和FPR的计算公式如下：

$$TPR = \frac{TP}{TP + FN}$$

$$FPR = \frac{FP}{FP + TN}$$

将混淆矩阵中的数值代入上式，得到：

$$TPR = \frac{65829}{65829 + 21681} \approx 0.752$$

$$FPR = \frac{2789}{2789 + 3372} \approx 0.452$$

然后，可以绘制ROC曲线，计算其下面积，从而得到AUC的值。由于AUC的计算比较繁琐，这里不再赘述。一般来说，AUC值在0.7到0.9之间被认为是比较好的。