3. AUC（曲线下的面积）
为了计算 ROC 曲线上的点，我们可以使用不同的分类阈值多次评估逻辑回归模型，但这样做效率非常低。幸运的是，有一种基于排序的高效算法可以为我们提供此类信息，这种算法称为曲线下面积（Area Under Curve）。
比较有意思的是，如果我们连接对角线，它的面积正好是 0.5。对角线的实际含义是：随机判断响应与不响应，正负样本覆盖率应该都是 50%，表示随机效果。 ROC 曲线越陡越好，所以理想值就是 1，一个正方形，而最差的随机判断都有 0.5，所以一般 AUC 的值是介于 0.5 到 1 之间的。
AUC 的一般判断标准
0.5 – 0.7： 效果较低，但用于预测股票已经很不错了
0.7 – 0.85： 效果一般
0.85 – 0.95： 效果很好
0.95 – 1： 效果非常好，但一般不太可能
AUC 的物理意义
曲线下面积对所有可能的分类阈值的效果进行综合衡量。曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。以下面的样本为例，逻辑回归预测从左到右以升序排列：
