Преимущества использования метрики AUC-ROC перед Accuracy:

• Устойчивость к несбалансированным классам. 24 AUC-ROC подходит для несбалансированных наборов данных, в то время как Accuracy не так эффективен в таких сценариях. 1
• Независимость от порога классификации. 24 AUC оценивает производительность модели при разных порогах принятия решения, что даёт более комплексную оценку. 2
• Нечувствительность к перекосу меток. 2 На оценку не влияют изменения в перекосе меток, что обеспечивает надёжную оценку в разных условиях. 2

С другой стороны, метрика Accuracy проста и понятна, фокусируется на правильно классифицированных экземплярах и подходит для сбалансированных задач. 23

Выбор между этими метриками зависит от конкретных характеристик набора данных, целей анализа и предпочтений пользователя. 2