ROC-AUC

ROC-AUC, bir sınıflandırma modelinin farklı eşik değerleri altında pozitif ve negatif örnekleri ne kadar iyi ayırabildiğini özetler. Tek bir eşik değerine bağlı kalmadan modelin genel ayrıştırma gücünü görmek açısından değerlidir. Özellikle skor üreten modellerin karşılaştırılmasında sıkça kullanılır. Ancak sınıf dengesizliği yüksek olduğunda ROC-AUC bazen fazla iyimser görünebilir; bu yüzden bağlamla birlikte yorumlanmalıdır. Buna rağmen model karşılaştırma kültüründe en yerleşik metriklerden biridir.