В чем преимущества использования AUC ROC по сравнению с другими метриками?

Некоторые преимущества использования AUC ROC по сравнению с другими метриками:

• Универсальность. 5 AUC ROC можно применять для оценки моделей с различными пороговыми значениями и для сравнения моделей с разными настройками. 5
• Устойчивость к изменениям в распределении классов. 5 AUC ROC остаётся неизменным при изменении соотношения между классами, что делает его удобным для несбалансированных наборов данных. 5
• Интуитивно понятная интерпретация. 5 AUC ROC предоставляет легко интерпретируемую метрику качества модели. 5
• Независимость от порога. 1 В отличие от таких метрик, как точность (accuracy), AUC ROC не зависит от порога отсечения, что делает её особенно ценной в реальных задачах машинного обучения. 1

Однако стоит учитывать, что AUC ROC может давать оптимистичные оценки при наличии сильно несбалансированных классов. 2 В таких случаях рекомендуется использовать другие метрики, например Precision-Recall AUC, которые учитывают ошибки первого и второго рода. 2