在此有关 AUC 的问答中：应用计算每个受试者的 AUC 的函数
为什么AUC不在0和1之间？不应该是吗？
提前非常感谢您。
我尝试自己计算 AUC 介于 1 到 30 之间，但假设我得到了错误的答案，因为它们不在 0 到 1 之间
我认为这里有点混乱。让我试着澄清一下。
AUC 可以用作曲线下面积（对于任何曲线）的缩写。然而，在以 ML 为中心的文本中，它可以与 AUC(ROC) 互换使用。
就接收器操作特征 (ROC) 曲线（广泛用于评估 ML 分类器）的 AUC 而言，是的，您是对的。因为 ROC 的范围是 0,0 到 1,1 auROC 必须是 [0,1]。
另一方面，您可以计算任何其他曲线的 AUC，这就是您共享的链接中实际发生的情况（使用 MESS auc func）。如果你注意示例中每个 id 的时间-浓度曲线，你会发现它的积分 >1（这很好）