Некоторые преимущества ROC-анализа перед другими методами оценки классификации:

• Более полное представление о способности модели различать классы. 1 В отличие от таких метрик, как точность, прецизионность и запоминание, ROC-кривая даёт независимую от порога оценку. 1 Это делает её надёжнее для сравнения моделей, особенно когда распределение классов перекошено или когда стоимость ложноположительных и ложноотрицательных результатов значительно отличается. 1
• Возможность варьирования порога отсечения. 3 Это позволяет выбрать наиболее оптимальное решение поставленной задачи. 3 Цель ROC-анализа — подобрать такое значение точки отсечения, которое позволит модели с наибольшей точностью распознавать положительные или отрицательные исходы и выдавать наименьшее количество ложноположительных или ложноотрицательных ошибок. 2
• Наглядность результатов. 1 ROC-кривая помогает визуализировать, насколько хорошо модель машинного обучения может различать два класса. 1 Это важно, например, в таких областях, как анализ медицинских изображений и распознавание образов. 1
• Возможность сравнения двух моделей. 5 Сравнение двух ROC-кривых может дать больше информации о точности при применении двух сравниваемых подходов диагностики. 5