В чем заключаются преимущества и недостатки метрики ROC-AUC?

Преимущества метрики ROC-AUC:

• Нечувствительность к дисбалансу классов. sky.pro В отличие от других метрик, таких как точность или полнота, ROC-AUC даёт более целостную картину производительности модели. ssl-team.com
• Оценка качества ранжирования. sky.pro Метрика измеряет способность модели ранжировать положительные примеры выше отрицательных. sky.pro
• Независимость от порога. sky.pro ROC-AUC — это агрегированная метрика, которая учитывает все возможные пороги отсечения. sky.pro

Некоторые недостатки метрики ROC-AUC:

• Может быть оптимистична при сильном дисбалансе. sky.pro Высокий ROC-AUC не всегда указывает на высокую эффективность модели во всех ситуациях, особенно если классы сильно несбалансированы. habr.com
• Не отражает абсолютной точности предсказаний. sky.pro
• Возможны ошибки при интерпретации. ssl-team.com habr.com Например, начинающие аналитики иногда считают, что высокий ROC-AUC автоматически означает высокую практическую применимость модели, забывая о важности других факторов, таких как временные затраты на предсказание или требования к интерпретируемости. ssl-team.com
• Затруднения при использовании в многоклассовых сценариях. habr.com Классические определения TPR и FPR, которые используются для расчёта ROC-AUC, предназначены для бинарной классификации. habr.com