Какая метрика обычно наиболее подходит для сравнения и оценки моделей классификации друг с другом?

AUC (Area Under the ROC Curve) является наиболее подходящей метрикой для сравнения и оценки моделей классификации, поскольку она измеряет способность модели различать классы при различных порогах классификации. Высокое значение AUC указывает на то, что модель хорошо ранжирует положительные и отрицательные примеры. Recall (полнота) важен, но он фокусируется только на доле правильно идентифицированных положительных случаев и не учитывает ложноположительные результаты, что делает его менее полной метрикой для сравнения. Misclassification rate (частота ошибок классификации) может быть обманчивой, особенно при несбалансированных классах, так как она не различает типы ошибок. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) используется для регрессионных задач, а не для классификации, поэтому она здесь неприменима.