В каких ситуациях важно использовать метрики F1-Score и ROC-AUC?

F1-Score важно использовать в ситуациях, где важны как ложноположительные, так и ложноотрицательные ошибки. 5 Эта метрика особенно полезна в случаях, когда классы в данных несбалансированы или когда ошибки первого и второго рода имеют схожую важность. 1

Некоторые ситуации, в которых важно применять F1-Score:

• Обнаружение спама. 2 Здесь необходимо сбалансировать точность и полноту. 2
• Определение мошенничества. 12 Важно обнаружить подозрительные транзакции и избежать ложных срабатываний. 2
• Медицинская диагностика. 24 Здесь важны точность и полнота. 2

ROC-AUC используют, когда нужно измерить качество бинарной классификации. 5 Значение AUC ближе к 1 указывает на хорошую модель. 5

Некоторые ситуации, в которых применяют ROC-AUC:

• Маркетинг. 2 В частности, сегментация клиентов. 2
• Финансы. 2 Оценка кредитоспособности. 2

Важно учитывать, что выбор метрик зависит от конкретных потребностей и характеристик набора данных. 2 Часто используют и F1-Score, и ROC-AUC вместе, чтобы получить более полное представление о производительности модели. 2