Aucについて詳しく
AUC（Area Under the Curve）は、ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）の下の領域を表します。ROC曲線は、分類モデルの性能を評価するために使用され、真陽性率（True Positive Rate）と偽陽性率（False Positive Rate）の関係を表します。AUCが高いほど、モデルの性能が良いとされます。一般的に、AUCが0.5未満だとランダムな予測と同等であり、1に近づくほど完璧な分類を示します。AUCの解釈は、特定の問題やデータセットに依存しますが、高いAUCはモデルの性能が高いことを示唆しています。