Класстардын теңсиздигинде ROC AUC ордуна Precision-Recall графигин колдонсо болобу?

Ооба, күчтүү класстар арасындагы теңсиздик учурда, Precision-Recall (PR) чети көбүрөөк маалымат берет, ал эми ROC AUC көбүрөөк маалымат берет.

Негизи, ROC AUC чын позитив ылдамдык жана жалган позитив ылдамдык ортосундагы катышты эске алат, бирок теңсиздик учурда, көптөгөн терс мисалдар баалоону бузуп, ROC AUC өтө оптимисттик кылышы мүмкүн.

PR чети Precision (тактык) жана Recall (эске салуу) боюнча көңүл бурат, бул сирек кездешүүчү оң класстар менен иштөөдө моделдин сапатын жакшы чагылдырат.

Ошондуктан, эгер оң класс сирек кездешсе, PR чети жана тиешелүү метрика (мисалы, Орто тактык) моделдин сапатын көбүрөөк туура баалоого жардам берет.

Мисал:

• Алдамчылыкты аныктоо ишинде (сирек кездешүүчү алдамчылык транзакциялар), PR чети модел канчалык жакшы алдамчыларды табаарын көрсөтөт, көптөгөн жалган сигналдарсыз.

Жыйынтык:

• Тең салмактуу класстар үчүн ROC AUC колдонуу керек.
• Күчтүү теңсиздик учурда, Precision-Recall чети колдонуу керек.