AUC
Categoria
Fundamentos de IA
AUC (Area Under the Curve) e a area sob a curva ROC, resumindo o desempenho global de um classificador em um unico valor entre 0 e 1. Quanto mais proximo de 1, melhor a capacidade discriminativa do modelo.
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O que e AUC?
AUC (Area Under the ROC Curve) e uma metrica que resume o desempenho de um classificador binario em um unico numero. Representa a probabilidade de o modelo classificar corretamente um exemplo positivo acima de um negativo aleatorio.
Interpretacao
- AUC = 1.0: classificador perfeito
- AUC = 0.9-1.0: excelente
- AUC = 0.8-0.9: bom
- AUC = 0.7-0.8: razoavel
- AUC = 0.5: equivalente a classificacao aleatoria
- AUC < 0.5: pior que aleatorio (modelo invertido)
Vantagens
AUC e independente do limiar de classificacao e funciona bem com classes desbalanceadas. E uma das metricas mais robustas para comparar classificadores.
Limitacoes
Pode ser enganosa quando as classes sao muito desbalanceadas — nesse caso, a AUC-PR (area sob a curva Precisao-Recall) pode ser mais informativa. Na Trilion, AUC e uma metrica padrao na avaliacao de modelos de classificacao.
