AUC 是数据集的汇总统计量。因此，如果您再次进行相同的实验，您将获得稍微不同的值 - 如果重复多次，您将获得值的分布。您可能希望表明您的分布很少或从不包含 0.5（表示随机分类）。当您有这样的经验分布或重复实验的直方图时，您可以只计算您的估计有多少$\approx 0.5$. 如果没有，你就是金子。

由于您不想多次进行实验，您可以通过使用数据样本来“模拟”该场景，但执行相同的过程。这称为“引导”。您可以使用此方法围绕您的 AUC 指标构建置信区间，或者等效地进行统计测试以查看您获得的指标是否不同于 0.5。

一些软件包在 AUC 计算中内置了自举置信区间，因此您可以使用它。