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. shakhbanov.org ROC-AUC можно применять для оценки моделей с различными пороговыми значениями и для сравнения моделей с разными настройками. shakhbanov.org
• Устойчивость к изменениям в распределении классов. shakhbanov.org ROC-AUC остаётся неизменным при изменении соотношения между классами, что делает его удобным для несбалансированных наборов данных. shakhbanov.org
• Интуитивно понятная интерпретация. shakhbanov.org Площадь под кривой предоставляет легко интерпретируемую метрику качества модели. shakhbanov.org
• Оценка способности модели различать классы. www.ultralytics.com dzen.ru Чем выше значение AUC для классификатора, тем лучше его способность различать положительные и отрицательные классы. dzen.ru
• Помощь в выборе оптимального порога. www.ultralytics.com ROC-кривая показывает, какой примерно процент ошибок по положительным и негативным объектам будет получен при различных значениях порога принятия решений. yandex.ru

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