AUC（Area Under the Curve）是指曲线下面积，用来综合衡量预测模型性能的一个指标，通常用于统计学中的二分类问题^[1][2]^。
AUC在英文范文中的应用举例：
1. 在一篇关于血清肿瘤标志物的研究文章中，文章作者利用AUC评估了血清癌抗原（Cytopathic Marker Antigen，CyMAA）检测对胰腺癌诊断的准确性。研究发现，CyMAA检测对胰腺癌诊断的阳性预测值为85.7%，其AUC为0.94。
2. 在临床试验评估中，AUC被用来定量评估新型降钙素值在评估侵袭性垂体瘤患者病情活动性中的价值。研究发现在评估病情活动性方面，新型降钙素水平比血清常规方法具有更高的灵敏度和特异度，其AUC为0.85。
以上仅是AUC应用的举例，实际上在更多领域也得到了应用。AUC的应用需要结合具体指标数值和评价标准，由专业人员进行分析评估。
AUC（Area Under the Curve）是指曲线下面积，用来综合判断样本点预测结果的质量。
在英文范文当中，AUC可以作为专有名词出现，例如在探讨某项指标与某疾病发生风险的关系时，可将AUC应用于ROC曲线下，判断该指标预测疾病的价值。
AUC（Area Under the Curve）是指曲线下面积，用来综合量化测试模型各项指标对最终预测结果的价值。
在英文范文当中，AUC也经常被用作Area Under the Curve for Rate Limiting，它是指限流图的面积。
以上信息仅供参考，如需更多信息，可以请教专业人士。