Метрика AUC-ROC считается оптимальной для оценки моделей машинного обучения по нескольким причинам:

• Учёт способности модели различать классы. 15 AUC-ROC показывает, насколько хорошо модель может различать два класса, такие как положительные и отрицательные результаты. 1
• Работа с несбалансированными наборами данных. 15 В таких ситуациях традиционные метрики, например точность, прецизионность и отзыв, могут не дать полной картины производительности модели. 5 AUC-ROC особенно полезен в таких случаях. 15
• Независимость от порогового значения. 35 Другие метрики, такие как точность, прецизионность, отзыв и F1-оценка, оценивают производительность модели на основе конкретного порога принятия решения. 5 AUC-ROC, в свою очередь, даёт общее представление о работе модели при всех возможных пороговых значениях. 5
• Возможность сравнения моделей. 5 AUC-ROC позволяет быстро определить, какая модель лучше, без необходимости вручную исследовать несколько ROC-кривых или настраивать пороги. 5

Таким образом, AUC-ROC даёт всестороннее представление о работе модели, что делает его ценным инструментом для оценки и сравнения различных классификационных моделей. 35