Преимущества использования ROC-кривой перед другими метриками классификации заключаются в следующем:

• Возможность оценить качество классификации модели. 1 ROC-кривая показывает соотношение между долей истинно положительных классификаций и долей ложноположительных классификаций при различных пороговых значениях. 1
• Оценка общей способности модели правильно классифицировать положительные и отрицательные случаи. 1 Это достигается за счёт использования площади под ROC-кривой (AUC). 15
• Не зависимость от порога классификации. 3 AUC также устойчива к несбалансированным классам и может быть использована для сравнения различных моделей классификации. 3

Однако стоит учитывать, что ROC-кривая может давать оптимистичные оценки при наличии сильно несбалансированных классов. 3 В таких случаях рекомендуется использовать другие метрики, например Precision-Recall AUC, которые учитывают ошибки первого и второго рода. 3