مشخصه عملیاتی کل
ناحیه زیر منحنی

در زمان اندازه‌گیری قدرت تشخیصی، معیاری که معمولاً گزارش می‌شود، ناحیه زیر منحنی (AUC) است(AUC از TOC و ROC قابل محاسبه است). مقدار AUC برای همان داده‌ها سازگار است. AUC این احتمال را نشان می‌دهد که تشخیص یک مشاهده تصادفی انتخاب شده از وجود بول را بالاتر از یک مشاهده تصادفی انتخاب شده از نبود بول قرار می‌دهد. AUC برای اکثر از محققان جذاب است زیرا AUC قدرت تشخیص را در یک عدد خلاصه می‌کند. با این حال، AUC به عنوان یک معیار گمراه کننده، به ویژه برای تحلیل‌های واضح فضایی، مورد انتقاد قرار گرفته است. AUC عملکرد آزمایش را در مناطقی از فضای TOC یا ROC که به ندرت در آن انجام می‌شود، خلاصه می‌کند. AUC خطاهای حذف و کمیسیون را به طور مساوی وزن‌دار می‌کند. AUC اطلاعاتی در مورد توزیع فضایی خطاهای مدل نمی‌دهد. همچنین انتخاب ناحیه فضایی به شدت بر میزان غیبت‌های تشخیص داده شده دقیق و نمرات AUC تأثیر می‌گذارد. با این حال، بیشتر این انتقادات در مورد اکثر معیارهای دیگر اعمال می‌شود.
در زمان استفاده از واحدهای نرمال شده، سطح زیر منحنی (اغلب به عنوان AUC نامیده می‌شود) برابر با احتمال این است که طبقه بندی کننده یک نمونه مثبت انتخاب شده را بالاتر از یک نمونه منفی تصادفی انتخاب کند (با فرض اینکه رتبه "مثبت" بالاتر از "منفی" باشد). این را می‌توان به صورت زیر مشاهده کرد: (مساحت زیر منحنی با (مرزهای انتگرال معکوس می‌شوند) چون T بزرگ مقدار کمتری در محور x دارد)
که در آن X1 نمره برای یک مثال مثبت و X0 نمره برای یک مثال منفی است، و f1 و f0 چگالی احتمال هستند؛ همانگونه که در بخش قبل تعریف شده بود.
همچنین می‌توان نشان داد که AUC ارتباط نزدیکی با Mann-Whitney U دارد، که تست می‌کند آیا موارد مثبت بالاتر از منفی هستند یا خیر و همچنین معادل آزمون رتبه بندی ویلکاکسون است. AUC با ضریب جینی (G1) با فرمول G1=2AUC-1 مرتبط است که در آن:
به این ترتیب می‌توان AUC را با استفاده از میانگین تعدادی تقریب ذوزنقه ای محاسبه کرد.
همچنین رایج است که مساحت زیر ناحیه محدب TOC را محاسبه کنیم (ROC AUCH = ROCH AUC) زیرا هر نقطه از پاره خط بین دو نتیجه پیش‌بینی را می‌توان با استفاده از یک یا چند سیستم دیگر با احتمالات متناسب با طول نسبی بدست آورد. همچنین امکان معکوس کردن تقعرها وجود دارد - همانگونه که در شکل می‌توان راه حل بدتر را برای تبدیل شدن به یک راه حل بهتر منعکس کرد.
مشکل دیگر TOC AUC این است که کاهش منحنی TOC به یک نقطه گوشه این واقعیت را نادیده می‌گیرد که مرتبط با معاوضه بین سیستم‌های متفاوت یا نقاط عملکرد ترسیم شده است و نه عملکرد یک سیستم منزوی و نادیده گرفتن امکان تعمیر تقعر؛ به طوری که اقدامات جایگزین مرتبط مانند Informedness یا DeltaP توصیه می‌شود. این اقدامات، معادل جینی برای یک نقطه پیش‌بینی واحد با DeltaP' = informedness = 2AUC-1 است، در حالی که DeltaP = markedness represents the dual (یعنی پیش‌بینی کردن برآورد از کلاس واقعی) است و میانگین هندسی آنها ضریب همبستگی متیوز است.
در حالی که TOC AUC بین 0 و 1 متغیر است - با یک طبقه‌بندی کننده غیر اطلاعاتی که 0.5 را به دست می‌دهد - معیارهای جایگزین شناخته شده به عنوان آگاهی، قطعیت  و ضریب جینی (در پارامترسازی واحد یا مورد سیستم منزوی) همه این مزیت را دارند که 0 نشان دهنده عملکرد شانسی است در حالی که 1 نشان دهنده عملکرد کامل است، و -1 نشان دهنده حالت "منحرف" آگاهی کامل است که همیشه پاسخ اشتباه می‌دهد. شانس آوردن عملکرد به 0 اجازه می‌دهد تا این مقیاس‌های جایگزین به عنوان آمار کاپا تفسیر شوند. نشان داده شده است که آگاهی در مقایسه با سایر تعاریف رایج کاپا مانند کاپا کوهن و فلیس کاپا، ویژگی‌های مطلوبی برای یادگیری ماشین دارد.
گاهی اوقات نگاه کردن به ناحیه خاصی از منحنی TOC به جای کل منحنی می‌تواند مفیدتر باشد. محاسبه AUC جزئی امکان‌پذیر است. برای مثال، می‌توان روی ناحیه منحنی با نرخ مثبت کاذب پایین تمرکز کرد که اغلب برای آزمایش‌های غربالگری جمعیت مورد توجه قرار می‌گیرد. یکی دیگر از رویکمردودی‌های رایج برای مسائل طبقه بندی که در آن P ≤ N (متداول در کار مردودی‌های بیوانفورماتیک) استفاده از یک مقیاس لگاریتمی‌ برای محور x است.