AUC는 "Area Under the ROC Curve"의 약자로, ROC 곡선 아래의 면적을 나타냅니다. AUC 값은 0에서 1 사이의 값으로 표현되며, 이 값이 클수록 모델의 분류 성능이 좋다고 평가할 수 있습니다.
AUC는 모델의 성능을 평가할 때 여러 장점을 가지는데, 특히 불균형한 데이터에서는 정확도(Accruary)보다 AUC 점수가 더 신뢰성 있는 성능 지표가 됩니다.
왜냐하면, AUC는 True Positive Rate와 False Positive Rate를 모두 고려하는 ROC curve의 밑 면적을 나타내기 때문입니다.
AUC 점수를 통해 균형잡힌 모델의 성능을 알수 있고, 더 좋은 모델을 개발할 수 있는 지표가 됩니다.
