Quale metrica è generalmente più appropriata per confrontare e valutare i modelli di classificazione tra loro?

L'Area Under the ROC Curve (AUC) è generalmente la metrica più appropriata per confrontare modelli di classificazione perché fornisce una misura aggregata della performance del modello su tutte le possibili soglie di classificazione. Un valore AUC più alto indica una migliore capacità del modello di distinguere tra classi positive e negative. Il Recall (sensibilità) misura la capacità del modello di identificare correttamente tutte le istanze positive, ma non considera i falsi positivi, rendendolo insufficiente per un confronto completo. Il Misclassification rate (tasso di errore) è troppo sensibile allo sbilanciamento delle classi e non distingue tra diversi tipi di errori. Il Mean Absolute Percentage Error (MAPE) è una metrica di errore utilizzata per problemi di regressione, non di classificazione.