Нет лучшей метрики в задачах классификации, выбор зависит от конкретной задачи. 2

Преимущества метрики ROC AUC заключаются в том, что она не зависит от порога классификации, устойчива к несбалансированным классам и может быть использована для сравнения различных моделей классификации. 1

Однако ROC AUC может давать оптимистичные оценки при наличии сильно несбалансированных классов. 1 В таких случаях рекомендуется использовать другие метрики, такие как Precision-Recall AUC, которые учитывают ошибки первого и второго рода. 1

Также стоит учитывать, что у ROC AUC есть границы применимости: при ещё более сильном дисбалансе классов (например, 100:1) её нужно использовать с осторожностью. 5