Która metryka jest ogólnie najbardziej odpowiednia do porównywania i oceniania modeli klasyfikacyjnych?

AUC (Area Under the ROC Curve) jest najbardziej odpowiednią metryką do porównywania i oceniania modeli klasyfikacyjnych, ponieważ mierzy zdolność modelu do rozróżniania między klasami. Wartość AUC jest niezależna od progu klasyfikacji, co czyni ją solidną miarą ogólnej wydajności modelu. Im wyższe AUC, tym lepsza zdolność modelu do rozróżniania. Recall (czułość) mierzy odsetek poprawnie zidentyfikowanych pozytywnych przypadków, ale nie uwzględnia fałszywych alarmów. Misclassification rate (wskaźnik błędnej klasyfikacji) to po prostu odsetek błędnie sklasyfikowanych próbek, co może być mylące w przypadku niezbalansowanych zbiorów danych. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) jest metryką stosowaną w regresji, a nie w klasyfikacji.