AUC（ROC曲線下面積）

『モデルの優秀さを示す指標』

モデルが

『陽性クラスと陰性クラスをどれだけうまく区別できるか』

を測定することができます。

AUCが1に近い → モデル性能が良い

AUCが1に近い場合、それはモデルが非常に優れていて、すべての正しいケースと間違ったケースを正確に区別できていることを示します。

AUCが0.5に近い → モデル性能が悪い

AUCは0.5が基準で、これはランダムに予測している状態に相当します。つまり、モデルは全く有用な予測ができていません。