В чем преимущество AUC перед другими метриками оценки классификации?

Некоторые преимущества AUC (Area Under the Curve) перед другими метриками оценки классификации:

• Оценка общей способности модели. shakhbanov.org AUC количественно оценивает способность модели правильно классифицировать положительные и отрицательные случаи. shakhbanov.org Значение AUC находится в диапазоне от 0 до 1, где 1 указывает на идеальную способность модели различать классы, а 0,5 — на отсутствие классификационной способности, эквивалентной случайному угадыванию. shakhbanov.org
• Независимость от порога. datascience.stackexchange.com В отличие от других метрик, AUC оценивает классификатор, поскольку пороговое значение варьируется для всех возможных значений. datascience.stackexchange.com
• Работа с вероятностями. webiomed.ru AUC показывает вероятность того, что случайно выбранный экземпляр негативного класса будет иметь меньше вероятность быть распознанным как позитивный класс, чем случайно выбранный позитивный класс. webiomed.ru
• Полезность при ранжировании прогнозов. datascience.stackexchange.com AUC особенно хорош при ранжировании прогнозов, поэтому его используют, когда важна сортировка наблюдений. datascience.stackexchange.com

Однозначного ответа на вопрос, какой AUC можно считать хорошим, не существует. celsus.ai Всё зависит от вида задачи, количества и качества данных, проработанности решения задачи в научных кругах и других факторов. celsus.ai