本文介绍了ROC曲线和AUC的概念及计算方法。ROC曲线描绘了分类模型在不同阈值下的真阳性率和假阳性率,AUC则是ROC曲线下面积的值。AUC可用于评估模型的泛化能力,值越大表示模型性能越好。文章还给出了排序损失与AUC的关系,以及用线性回归对广告数据进行建模的示例代码。