Преимущества использования AUC-ROC в задачах мультиклассовой классификации:

• Измерение общей способности модели различать классы. 5 Чем ближе AUC к 1, тем лучше модель справляется с разделением классов. 5
• Полезность при несбалансированных классах. 5 AUC показывает общую производительность модели при разных порогах. 5

Некоторые недостатки использования AUC-ROC в задачах мультиклассовой классификации:

• Потеря информации при усреднении. 1 Все стратегии усреднения скрывают детали о производительности для отдельных классов. 1
• Сложность интерпретации. 1 Многоклассовый ROC AUC сложнее интерпретировать, особенно при неочевидных взаимосвязях между классами. 1
• Нечувствительность к дисбалансу. 1 Макро-усреднение может давать чрезмерно оптимистичные результаты при сильном дисбалансе классов. 1
• Вычислительная сложность. 1 Один из подходов (One-vs-One) требует O(n²) классификаторов, что становится проблемой при большом количестве классов. 1
• Неоднозначность порогов. 1 В многоклассовом случае выбор оптимального порога решения становится многомерной задачей. 1

Таким образом, AUC-ROC для многоклассовой классификации — это инструмент, который требует вдумчивого применения и интерпретации. 1 Для правильной оценки моделей важно не слепо следовать единой метрике, а комбинировать различные подходы к оценке, учитывая контекст задачи и особенности данных. 1