ROC曲线下面积是一种常用的衡量二分类模型性能的指标，它可以用来评估分类器对于正负样本的判别能力。

ROC曲线是以真正率（True Positive Rate）为纵轴，假正率（False Positive Rate）为横轴绘制的一条曲线。在ROC曲线中，真正率是指所有正例中被正确地判定为正例的比例，假正率是指所有负例中被错误地判定为正例的比例。一般来说，ROC曲线越接近左上角，分类器的性能就越好。但是，由于ROC曲线的形状可能会受到数据分布的影响，因此我们需要一个数值来对分类器的性能进行衡量。

ROC曲线下面积即为ROC AUC（Area Under the ROC Curve），它的取值范围在0到1之间。ROC AUC为1时，表示分类器完美地区分正负样本，ROC AUC为0.5时，表示分类器的性能与随机猜测相当，ROC AUC小于0.5时，表示分类器的性能比随机猜测还差。因此，ROC AUC越大，表示分类器的性能越好。

ROC AUC的优点在于，它可以在不同的数据集和不同的分类器之间进行比较，从而帮助我们选择最优的分类器。此外，ROC AUC对于不平衡的数据集也有很好的鲁棒性，因为它不受样本分布的影响。

总之，ROC曲线下面积是一种重要的二分类模型性能指标，它可以帮助我们评估分类器的判别能力，选择最优的分类器，并且对于不平衡的数据集也具有很好的鲁棒性。