今天爱分享给大家带来为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢【详细讲解】，希望能够帮助到大家。
因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率，如果要计算accuracy，需要先把概率转化成类别，这就需要手动设置一个阈值，如果对一个样本的预测概率高于这个预测，就把这个样本放进一个类别里面，低于这个阈值，放进另一个类别里面。所以这个阈值很大程度上影响了accuracy的计算。使用AUC或者logloss可以避免把预测概率转换成类别。
AUC是Area under curve的首字母缩写。Area under curve是什么呢，从字面理解，就是一条曲线下面区域的面积。所以我们要先来弄清楚这条曲线是什么。这个曲线有个名字，叫ROC曲线。
ROC曲线是统计里面的概率，最早由电子工程师在二战中提出来（更多关于ROC的资料可以参考维基百科）。
ROC曲线是基于样本的真实类别和预测概率来画的，具体来说，ROC曲线的x轴是伪阳性率（false positive rate），y轴是真阳性率（true positive rate)。