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接收者操作特性（Receiver operating characteristics，ROC）曲线下面积（Areaunder the ROC curve，AUC）常被用于度量分类器在整个类先验分布上的总体分类性能．原始Boosting算法优化分类精度，但在AUC度量下并非最优．提出了一种AUC优化Boosting改进算法，通过在原始Boosting迭代中引入数据重平衡操作，实现弱学习算法优化目标从精度向AUC的迁移．实验结果表明，较之原始Boosting算法，新算法在AUC度量下能获得更好性能．