auc基础释义为“受调整的累计比率”。发音为/ɔːk/。auc可以用作名词和形容词，作为名词时意为“（美）奥克”（人名），作为形容词时意为“（统计上）用于绘制ROC曲线”。auc的相关词汇有：Area Under Curve（AUC）曲线下面积、Receiver Operating Characteristic（ROC）曲线、Optimal Cutoff Value（OC）阈值。

可以用上下文记忆法来记这个词：可以想象一个运动员在跑道上跑步，他的速度和耐力都很优秀，通过不断调整自己的步伐和呼吸，最终跑到了终点，得到了一个很好的成绩。此时，可以用auc来表示他的成绩。

翻译的音标为[ɔːk]。

AUC（Area Under the Curve）是一个统计学上的概念，通常用于评估分类模型的性能。AUC的含义是“曲线下的面积”，即ROC曲线下的面积。

发音：/ɔːˈkɪə/

用法：AUC通常出现在ROC曲线相关的语境中，用来描述该曲线的面积。AUC值越高，说明分类模型的性能越好。

相关词汇：ROC曲线、分类模型、性能评估、曲线下的面积。

记忆方法：可以将AUC与“area”联系起来，想象一个区域，计算这个区域的面积，从而记住AUC的含义。

基础释义：AUC指的是ROC曲线下的面积，用于评估分类模型的性能。

常见用法：AUC可以用于评估分类模型的准确度，例如在机器学习中。当AUC值大于或等于某个阈值时，表示分类模型表现良好。

例如，在二分类问题中，如果AUC值大于或等于0.5，则表示模型表现优于随机猜测；如果AUC值大于或等于0.7，则表示模型表现优秀。

希望以上信息对您有帮助。如有更多疑问，可以咨询专业人士或查阅相关书籍。

AUC（Area Under the Curve）是一个统计学上的概念，通常用于评估分类模型的性能。以下是AUC的一些相关信息：

基础释义：AUC是一个用于衡量分类模型准确度的指标，它表示模型预测正例的准确率与预测负例的准确率的比值。

发音：/ɔːz/

用法：通常在评估分类模型的准确度时使用，例如ROC曲线下的面积（AUC）大于0.5表示模型表现好于随机猜测。

相关词汇：ROC（Receiver Operating Characteristic曲线）、分类模型、准确度、随机猜测、阈值。

记法：可以利用AUC的含义和定义来记忆，AUC表示曲线下面积，因此可以理解为模型预测正例的准确率与预测负例的准确率的比值。

常见短语：

1. AUC-based方法：基于AUC的方法，指评估分类模型时使用AUC指标的方法。

2. AUC曲线：ROC曲线下的面积曲线，用于评估分类模型的性能。

3. 阈值调整：为了提高AUC值，需要调整分类器的阈值，以使得模型在区分正例和负例时更加准确。

其他相关词汇：ROC曲线、阈值范围、分类器性能评估、交叉验证。