AUC（Area Under the Curve），即曲线下面积，特指ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）下的区域，是机器学习中评估二分类模型性能的核心指标。ROC曲线描绘了模型在不同分类阈值下真阳性率（True Positive Rate）与假阳性率（False Positive Rate）的权衡关系，而AUC量化了该曲线下的积分面积，其值范围在0到1之间：AUC=0.5表示模型判别能力等同于随机猜测，AUC=1则代表完美分类器；值越高，模型区分正负样本的能力越强。
在AI产品开发的实际落地中，AUC为产品经理提供了关键的性能衡量工具，尤其在金融风控、医疗诊断或推荐系统等二分类场景。高AUC值能帮助选择最优模型、监控模型在真实环境中的稳定性，并确保产品如欺诈检测或用户偏好预测的可靠性，从而提升用户信任和商业价值。
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