AUC是Area Under Curve的简称，即“曲线下的面积”，在ROC曲线下得到，因此被称为AUC（曲线下面积）。AUC的中文翻译为“曲线下面积”，在医学上通常被称为“ROC曲线下的面积”。AUC的发音可以用英语音标标注为：/ˌɔːrəʊ kjuː ˈæpɪər/。
AUC是“Area Under the Curve”的简写，在机器学习中常用于评价模型的分类性能。AUC曲线下的面积可衡量模型预测概率值与实际结果值之间的匹配程度。AUC值在0.5-1之间，越接近1表示模型性能越好。
AUC的读音是：/ɔː(ː)t/，英 [ɔːt] 美 [ɔːrt]。
以下是一些常用的短语：
1. 交叉验证的 AUC (CV-AUC)：表示在交叉验证中模型的表现。
2. 模型选择 AUC：当有多个模型时，可以比较它们的AUC值以选择最优模型。
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AUC是“Area Under Curve”的简写，常用于统计学和计算实验中，用来评估预测模型性能。AUC的含义是ROC曲线下的面积，即曲线下面积。
AUC的读音为 [ɔːt]。
AUC的中文词源为“曲线下面积”和“比率”。
例句：
“你的模型在测试集上的AUC是多少？”这句话是在询问模型在预测新数据时的表现。
常用短语：AUC-ROC、曲线下面积、比率、阈值、二分类指标等。
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