Почему ROC-AUC считается более надежной метрикой, чем точность при оценке моделей машинного обучения?

ROC-AUC считается более надёжной метрикой, чем точность, при оценке моделей машинного обучения по нескольким причинам:

• Независимость от порога отсечения. 13 Точность и другие метрики оценивают производительность модели на основе конкретного порога принятия решения. 3 ROC-AUC, в свою очередь, суммирует результаты по всем порогам, что даёт более полное представление о способности модели различать классы. 3
• Устойчивость к изменениям в распределении классов. 4 ROC-AUC остаётся неизменным при изменении соотношения между классами, что делает его удобным для несбалансированных наборов данных. 4
• Возможность сравнения моделей. 3 ROC-AUC позволяет быстро определить, какая модель лучше, без необходимости вручную исследовать несколько ROC-кривых или настраивать пороги. 3

Однако стоит учитывать, что ROC-AUC может давать оптимистичные оценки при наличии сильно несбалансированных классов. 5 В таких случаях рекомендуется использовать другие метрики, например Precision-Recall AUC, которые учитывают ошибки первого и второго рода. 5