Как метрика AUC-ROC помогает в задачах классификации?

Метрика AUC-ROC (площадь под ROC-кривой) помогает в задачах классификации, оценивая способность классификатора различать классы. dzen.ru

Некоторые особенности метрики:

• Учитывает не только результаты классификации, но и вероятность предсказания всех классов. pythonru.com Например, если результат корректно классифицирован на основе 51% вероятности, то он, скорее всего, будет классифицирован неверно, если воспользоваться другим тестовым набором данных. pythonru.com
• Учитывает эффективность модели при различных пороговых значениях. pythonru.com Это комплексная метрика для оценки того, насколько хорошо разделяются случаи в разных группах. pythonru.com
• Помогает увидеть, как модель принимает решения на разных уровнях достоверности. www.analyticsvidhya.com Кривая ROC состоит из двух линий: одна показывает, как часто модель правильно идентифицирует положительные случаи, а другая — как часто она ошибочно идентифицирует отрицательные случаи как положительные. www.analyticsvidhya.com
• Позволяет понять, насколько хороша модель, и выбрать пороговое значение, которое даёт правильный баланс между правильными и неправильными прогнозами. www.analyticsvidhya.com

Значение метрики принимает значения в диапазоне от 0 до 1 (или от 0% до 100%). kartaslov.ru Чем ближе значение к 1 (или 100%), тем лучше модель справляется с задачей классификации. kartaslov.ru Значение 0,5 означает, что модель работает на уровне случайного предсказания, а значение меньше 0,5 указывает на то, что модель предсказывает хуже случайного предсказания. kartaslov.ru