El AUC (Area Under the Curve) mide el área bajo la curva ROC de un modelo, resumiendo en un único valor entre 0.5 (equivalente a adivinar al azar) y 1 (clasificación perfecta) qué tan bien distingue el modelo entre las clases positiva y negativa, sin depender de un umbral de decisión específico.
Por qué es tan usada para comparar modelos
Al no depender de un único umbral, permite comparar de forma justa distintos modelos que podrían usarse con umbrales diferentes según el contexto, siendo una de las métricas más reportadas al evaluar clasificadores binarios.