roc_auc 表示模型的 ROC 曲线下面积代表什么

roc_auc 表示模型的 ROC 曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve，AUC-ROC）代表了一个二分类模型对于样本分类的准确性。ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线是反映分类模型在不同阈值下的真正例率 (TPR) 与假正例率 (FPR) 之间的关系曲线，AUC-ROC 则是 ROC 曲线下的面积大小。AUC-ROC 的取值范围在 0.5 到 1 之间，取值越大则表示模型性能越好，取值为 0.5 则表示模型性能等同于随机猜测。当 AUC-ROC 取值为 1 时，表示模型完美地区分了正负样本。roc_auc 是一种常用的二分类模型性能评估指标，它可以帮助我们快速评估模型的性能，并且可以用于不同模型之间的比较。