AUC是一个模型评价指标，用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。实际中，AUC和logloss比accuracy更常用，这是因为很多机器学习模型对分类问题的预测结果都是概率，而如果要计算accuracy，需要先把概率转换成类别，这里就需要手动设置一个阈值，概率高于阈值放到一个类别，低于的话就放到另一个类别里，那么这个阈值就很大程序上影响了accuracy的计算效果，使用AUC和logloss能避免阈值带来的影响。
AUC是Area under curve的首字母缩写，字面上的意思是曲线下的面积，那么这个曲线是什么呢？这个曲线是ROC曲线，ROC曲线是统计学里面的概率。
ROC曲线是由样本的真实类别和预测概率计算出来的，具体来说，ROC曲线的x轴是伪阳性率（false positive rate），y轴是真阳性率（true positive rate)。对于二分类问题，一个样本的类别只有两种，我们用0,1来表示，0和1也可以分别叫做阴性和阳性。当我们用一个分类器进行概率的预测的时候，就有四种可能性：
真阳性率=（真阳性的数量）/（真阳性的数量+伪阴性的数量）
伪阳性率=（伪阳性的数量）/（伪阳性的数量+真阴性的数量）
这里我们需要选定阈值才能把概率转化为类别，选定不同的阈值会得到不同的结果。一旦确定了类别，我们就可以计算相对应的真、伪阳性率。当我们把所有的计算得到的真、伪阳性率连起来，就能画出ROC曲线，那么即可得到ROC曲线下面的面积值，也即AUC值。
以上是AUC的定义和计算公式，但它有什么意义呢？
举个实际的例子，对于0-1二分类样本，从中随机选取一个样本，实际为1预测为1的概况设为p1，实际为0预测为1的概率设为p0，AUC就是指p1>p0的概率。
另外AUC对样本类别是否均衡并不敏感，因此不均衡样本通常用AUC评价分类器性能。
Python里面计算AUC的代码：
from sklearn import metrics
def aucfun(act,pred):
fpr,tpr,thresholds=metrics.roc_curve(act,pred,pos_label=1)
return metrics.auc(fpr,tpr)
