Почему важно использовать ROC-AUC метрику при оценке систем бинарной классификации?

Использование ROC-AUC-метрики при оценке систем бинарной классификации важно по нескольким причинам:

• Универсальность. 4 ROC-AUC можно применять для оценки моделей с различными пороговыми значениями и для сравнения моделей с разными настройками. 4
• 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
• Интуитивно понятная интерпретация. 4 Площадь под кривой предоставляет легко интерпретируемую метрику качества модели. 4
• Оценка способности модели различать классы. 25 Чем выше значение AUC для классификатора, тем лучше его способность различать положительные и отрицательные классы. 5
• Помощь в выборе оптимального порога. 2 ROC-кривая показывает, какой примерно процент ошибок по положительным и негативным объектам будет получен при различных значениях порога принятия решений. 1

Таким образом, использование ROC-AUC-метрики позволяет получить комплексную оценку производительности модели, что важно для принятия решений о её внедрении и использовании. 45