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. sky.pro www.ultralytics.com В отличие от точности, AUC остаётся информативной метрикой даже при значительном смещении распределения целевого признака. sky.pro
• Полнота оценки. sky.pro Учитываются все возможные пороги классификации одновременно. sky.pro
• Возможность сравнения моделей независимо от выбранного порога отсечения. sky.pro
• Наглядность представления компромисса между ложноположительными и ложноотрицательными результатами. sky.pro

Некоторые недостатки показателя AUC:

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