AUC的取值越大，意味着模型的预测效果越差。（1.0分）对还是错

时间2023-10-16 19:21:50 提问来自广东广州市的网友 分类AI文字浏览230 热度0

错。AUC（Area Under the Curve）是一种常用的衡量二分类模型性能的指标，它表示ROC曲线下的面积大小，取值范围在0到1之间。AUC越大，意味着模型的预测效果越好，能更好地区分正负样本。当AUC等于1时，表示模型完美地区分了正负样本；当AUC等于0.5时，表示模型的预测效果与随机猜测无异。因此，AUC的取值越大，通常意味着模型的预测效果越好。