Кривая рабочих характеристик приемника (ROC) — это широко используемый показатель оценки для моделей двоичной классификации. Он визуализирует компромисс между уровнем истинного положительного результата (чувствительность) и уровнем ложного положительного результата (1 – специфичность) при различных порогах классификации.

В контексте сбалансированных данных, где количество положительных и отрицательных случаев примерно равно, ROC все равно может быть полезным показателем. Это помогает оценить способность модели различать два класса независимо от классового дисбаланса. Более высокий показатель AUC-ROC указывает на лучшую эффективность классификации, предполагая, что модель лучше различает положительные и отрицательные случаи.

Тем не менее, важно отметить, что точность как показатель может быть не самой подходящей мерой для несбалансированных наборов данных. В таких случаях другие показатели, такие как точность, полнота или показатель F1, могут дать более значимое представление о производительности модели. Эти показатели конкретно ориентированы на эффективность класса меньшинства, который часто представляет больший интерес в несбалансированных сценариях.

В заключение: хотя ROC может быть информативным для сбалансированных данных, крайне важно учитывать другие показатели оценки, которые лучше подходят для несбалансированных наборов данных.