1樓：藍綠黃紅
AUC是一種排序指標。是在不斷減小閾值的情況下。根據假陽率和真陽率畫出ROC下曲線的面積。這裡面含有排序思想(正樣本的概率盡可能的高，負樣本概率盡可能的低曲線下面的面積越大)。
而accuracy、precision、f1-score、recall通常是在固定的閾值的情況下（通常為0.5）算出來的結果。AUC和他們的評價思想不一樣
2樓：瞎bb隊長
跟測試樣本分佈不均沒有關係，主要是那24個正樣本很難被模型判成positive. 從ROC曲線來看，就是這樣。所以整體的面積就比其他模型小了。
3樓：TripleLift
看看auc的定義你就能想到，只有一種可能，就是存在極少的樣本被錯判後的概率異常的大或小，建議你使用logloss來作為目標函式，可能有一定程度的緩解。
4樓：小傑
AUC是一種排序的評價，他只對正類與負類的相對位置敏感。具體來說，他綜合考慮了資料所有的閾值，比如你的accuracy只考慮了，將》0.5作為正類,<0.
5作為負類這一種劃分，而AUC考慮了所有劃分，這意味著，存在某些劃分，你的lgb的效果不如其他方法。
要用auc作為評價指標之前要想想自己是否真的需要這樣的排序評價，還是只要準確率就夠了。不同場景有不同的選擇。
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