В чем преимущества и недостатки показателя AUC для оценки моделей классификации?

Преимущества показателя AUC (площади под ROC-кривой) для оценки моделей классификации:

• Инвариантность к дисбалансу классов. 12 В отличие от точности, AUC остаётся информативной метрикой даже при значительном смещении распределения целевого признака. 1
• Полнота оценки. 1 Учитываются все возможные пороги классификации одновременно. 1
• Возможность сравнения моделей независимо от выбранного порога отсечения. 1
• Наглядность представления компромисса между ложноположительными и ложноотрицательными результатами. 1

Некоторые недостатки показателя AUC:

• Сложность интерпретации. 1 Метрика не всегда интуитивно понятна, может быть сложна в интерпретации для неспециалистов. 1
• Игнорирование влияния несбалансированных классов. 3 Когда один класс значительно превышает другой по количеству примеров, модель может быть смещена в сторону большего класса, что влияет на TPR и FPR. 3
• Зависимость от выбора порогового значения. 3 Это может привести к ошибочным выводам о производительности модели, особенно если порог выбран неоптимально. 3
• Затруднения при использовании в многоклассовых сценариях. 3 Классические определения TPR и FPR, на которых основан AUC, предназначены для бинарной классификации. 3