ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve) является популярной метрикой для оценки качества бинарных классификаторов. Однако, есть несколько ситуаций, в которых ROC AUC может не давать точного представления о качестве классификатора:
Если классы сильно несбалансированы (например, один класс встречается намного чаще другого), ROC AUC может вводить в заблуждение, так как она учитывает как истинные положительные, так и ложные положительные результаты, но не отражает дисбаланс классов. Например, Если у вас 99% примеров одного класса и 1% другого, классификатор, который всегда предсказывает наиболее частый класс, может иметь высокий ROC AUC, даже если он не распознает меньшинство.
В некоторых задачах важны не только точность классификации, но и другие аспекты, такие как затраты на ошибки разных типов (ложные срабатывания против ложных отрицаний). ROC AUC не учитывает стоимости ошибок и может не соответствовать бизнес-целям. Например, В медицинской диагностике ложноположительные и ложноотрицательные результаты могут иметь разные последствия. ROC AUC не учитывает эти различия.
ROC AUC агрегирует производительность модели по всем возможным порогам, но на практике часто важен один конкретный порог. ROC AUC не показывает, как хорошо модель работает при этом конкретном пороге. Например,
Если в системе безопасности важен конкретный порог для срабатывания сигнала тревоги, ROC AUC не покажет, насколько хорошо модель работает именно при этом пороге.
ROC AUC хорошо работает для бинарных задач, но для многоклассовых задач требуется использовать его расширения (например, метод "один против всех"), что усложняет интерпретацию и может не давать точного представления о качестве модели для каждого класса. Например, В задаче с тремя классами требуется построить три ROC-кривых (один против всех), и средний ROC AUC может не точно отражать производительность модели для каждого класса.
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний