当数据中没有正类时，AUC不是definied[sic]

AUC（Area Under the Curve）是一种用于评估二分类模型性能的指标，通常用于衡量模型的分类准确度。AUC的取值范围在0到1之间，数值越接近1表示模型性能越好。

当数据中没有正类时，AUC无法计算。AUC的计算依赖于正类和负类的存在，正类是指我们关注的目标类别，而负类是指其他类别。在没有正类的情况下，无法计算模型的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate），这两个指标是计算AUC所必需的。

在这种情况下，我们无法使用AUC来评估模型的性能。相反，我们可以考虑其他评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，来评估模型在没有正类的情况下的表现。

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