AUC..

AUC es una de las métricas de evaluación más importantes para medir el rendimiento de cualquier modelo de clasificación. Es una medida de rendimiento para un problema de clasificación en varias configuraciones de umbrales.
La curva ROC mide la precisión con la que el modelo puede distinguir entre dos cosas (por ejemplo, determinar si el sujeto de una imagen es un perro o un gato). AUC mide toda el área bidimensional debajo de la curva ROC. Esta puntuación nos da una buena idea de qué tan bien funcionará el clasificador.
AUC está relacionado con otra métrica de evaluación llamada Confusion Matrix.

https://machine-learning.paperspace.com/wiki/auc-area-under-the-roc-curve