auc计算参考
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m是正样本的个数，n是负样本的个数
如何理解分子，以下是我个人的理解。 在、
总体原则：负样本数 = 样本总数 - 正样本数，然后构造样本总数
每次取概率不同的正样本时，其排名也不同，结构样本总数的表现方法也不同
rank1，样本总数为rank1
rank2，再加一个就是样本总数，rank2 1
rank3，再加上2个的话就是样本总数，rank3 2
这样类推
如果按从大到小的顺序来排列预测的概率值，则第一位是rank1，此时，如果总样本数也是rank1(mn )，则负样本数为样本总数-负样本数=rank1 - M。 此时，排名rank1正样本和负样本的组合的数量为负样本的个数
然后，计算rank2时负样本的数量。 采样总数为rank2 1，正采样数为m，负采样数为rank2 1-M。 同样，此时排名rank2正样本和负样本的组合数为负样本的个数的rank2 1-M
这样类推
那么，作为最后正样本的rankM的样本总数为rankM M-1，负的样本数为[rankmm-1]-m=rankm-1
总体情况为(rank1 - M ) (rank2 1-M )。 (rankM -1 )=http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /
(1…m-1m )为m ) m1 )/2