Как показатель AUC влияет на интерпретацию производительности классификационной модели?

Показатель AUC (площадь под кривой) влияет на интерпретацию производительности классификационной модели, так как он количественно оценивает общую способность модели различать различные классы. www.ultralytics.com

Значение AUC варьируется от 0 до 1: www.ultralytics.com

• AUC = 1. www.ultralytics.com Обозначает идеальный классификатор, который отлично различает все положительные и отрицательные экземпляры. www.ultralytics.com
• AUC = 0,5. www.ultralytics.com Говорит о том, что классификатор работает не лучше, чем случайный шанс. www.ultralytics.com
• AUC < 0,5. www.ultralytics.com Указывает на то, что классификатор работает хуже, чем случайный, возможно, есть проблемы с моделью или данными. www.ultralytics.com
• AUC > 0,5. www.ultralytics.com Представляет собой классификатор, который работает лучше, чем случайный, причём более высокие значения указывают на лучшую производительность. www.ultralytics.com

В общем, показатель AUC выше 0,8 часто считается хорошим, а AUC выше 0,9 — отличным. www.ultralytics.com Однако интерпретация «хорошего» AUC может меняться в зависимости от конкретного приложения и сложности проблемы. www.ultralytics.com

Кроме того, AUC можно интерпретировать как вероятность того, что модель оценит случайно выбранный положительный экземпляр выше, чем случайно выбранный отрицательный экземпляр. www.ultralytics.com

Однако высокий AUC не всегда указывает на высокую эффективность модели во всех ситуациях, особенно если классы сильно несбалансированы. habr.com Поэтому AUC важно рассматривать наряду с другими показателями эффективности. www.ultralytics.com