Как метрика PR-AUC помогает в оценке модели классификации?

Метрика PR-AUC помогает в оценке модели классификации, предоставляя комплексную оценку производительности модели на основе двух показателей: точности (Precision) и полноты (Recall). coralogix.com www.deepchecks.com

Некоторые преимущества использования PR-AUC:

• Учёт дисбаланса классов. coralogix.com www.deepchecks.com PR-AUC фокусируется на способности модели правильно определять положительные классы, что особенно важно в ситуациях, когда положительный класс встречается редко, а ложные положительные и отрицательные результаты имеют высокую стоимость. coralogix.com www.deepchecks.com
• Возможность сравнения моделей. www.deepchecks.com Сравнение значений PR-AUC разных моделей или версий одной и той же модели позволяет выбрать ту, которая лучше справляется с компромиссом между Precision и Recall. coralogix.com
• Отслеживание изменений во времени. coralogix.com Мониторинг изменений PR-AUC помогает выявлять ухудшение производительности модели из-за изменений в распределении базовых данных. coralogix.com

PR-AUC особенно полезен в таких областях, как обнаружение мошенничества, диагностика заболеваний и прогнозирование оттока, где положительный класс (мошенничество, заболевание, отток) часто является классом меньшинства. coralogix.com