这是一个评价二分类器的指标，特点是不受不平衡数据集的影响。但事实理解起来有点难。下面先介绍ROC-AOC是什么，然后再谈谈我的一种理解。ps，理解这个指标，首先得对经典的F1, Recall，Precision的比较熟悉，否则看了会一头雾水，如果你不熟这几个指标的计算，建议先阅读。

1. ROC曲线

receiver operating characteristic curve（名称似乎无法直观理解它本身，所以忽略），它是一条关于TPR和FPR的曲线，其中TPR，true positive rate，标签为正的样本，被预测为正的比率。FPR，false positive rate，标签为负，预测为正的比率。

正确预测为正的 / 全体标签为正的数量。