Каковы ключевые отличия между ROC-кривой и AUC в их применении в аналитике данных?

Ключевые отличия между ROC-кривой и AUC в их применении в аналитике данных:

1. ROC-кривая — графический метод оценки качества бинарных классификаторов, который отображает соотношение между чувствительностью модели и вероятностью ложного срабатывания при различных порогах отсечения. {8-host} Форма кривой зависит от выбора порогового значения классификации, что может привести к ошибочным выводам о производительности модели. habr.com
2. AUC (Area Under the ROC Curve) — это мера, которая позволяет суммировать производительность модели одним числом, измеряя площадь под кривой ROC. habr.com AUC не зависит от порога отсечения и дисбаланса классов, что делает её особенно ценной в реальных задачах машинного обучения. {7-host} Метрика измеряет способность модели ранжировать положительные примеры выше отрицательных. {7-host}