AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。我们往往使用AUC值作 为模型的评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好。根据 定义，本题选D。

AUC（Area Under the Curve）指标是指ROC曲线下的面积，用于衡量分类模型的性能。ROC曲线是通过绘制假阳性率（FPR）和真阳性率（TPR）来表示分类模型的性能的图形。

具体计算AUC的步骤如下：
1. **计算真阳性率（TPR）**：TPR = 真阳性数 / (真阳性数 + 假阴性数) = TP / (TP + FN)
2. **计算假阳性率（FPR）**：FPR = 假阳性数 / (假阳性数 + 真阴性数) = FP / (FP + TN)
3. **绘制ROC曲线**：在不同的阈值下计算TPR和FPR，并在坐标系中绘制曲线。
4. **计算曲线下面积**：通过数值积分的方法计算ROC曲线下的面积，这个面积即为AUC。

从提供的选项来看，正确答案是 **B: E+G**。这是因为AUC是通过积分计算出的曲线下面积，与选项中的公式无关。

专业分析：
- AUC值在0.5到1之间，值越接近1，模型的分类效果越好。
- AUC值为0.5表示模型的分类效果与随机猜测相当。
- AUC值为1表示模型具有完美的分类效果。

AUC的优点包括：
- 不受类别不平衡的影响。
- 提供了一个综合的模型性能评价指标。

希望这个解释对您有所帮助。