UAUC (GAUC)是阿里在 DIN 中提出的，计算逻辑原文说的很清楚： 在衡量推荐系统的离线性能时，AUC指的是模型在所有用户上的平均AUC；UAUC目的很简单，就是增加最终AUC中高曝光用户的权重，UAUC相比于AUC更能反映模型的实际业务效果. 机缘巧合，需要写auc的python实现，我原本只知道一种通过面积计算的方式，查资料又发现另外两种，代码都放在这里。 会输出三种方法各自的auc，以及通过面积计算AUC时的ROC曲线。 在通过面积计算AUC的方法中，没有遍…

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2017年1月5日 · AUC. Area Under Curve. AUC就是ROC曲线下方的面积。可以知道，TPR越大的情况下，FPR始终很小，才是好的，那么这条曲线就是很靠近纵轴的曲线， 那么下方面积就大。所以AUC越大越好。 意义：

在Python中，`roc_auc_score`函数会先根据输入的真实标签和预测标签计算出ROC曲线，然后计算ROC曲线下方的面积大小，即AUC。 函数 的具体实现可以参考sklearn.metrics. roc _ auc _ score 模块中的源代码。

2024年9月18日 · 分析型超速离心(Analytical Ultracentrifugation，AUC)是表征生物大分子特性、研究生物分子理化性质的主要技术手段之一，用于分析样品异质性、聚集体的形成以及分子间相互作用等。

2021年1月10日 · 药-时曲线下面积(AUC)、峰浓度(C max )和达峰时间(T max )是评价药物生物等效性的重要参数。 国家药品监督管理局药品审评中心(CDE)的技术指南推荐 C max 和T max 均以实测值表示，AUC 以梯形法计算 [1] ，该法又分为线性梯形法(Linear 法)、线性对数梯形法(Linear/Log 法 ...

auc就是roc曲线下的面积，auc值越大，说明曲线顶点越靠近左上角，那么真阳率就越大于假阳率，那么模型就越可能将正样本排在负样本前面。 从统计特性的角度理解：

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