Apr, 2024
搞定预测分析中的正确问题:AUC 不是问题
On Fixing the Right Problems in Predictive Analytics: AUC Is Not the Problem
Ryan S. Baker, Nigel Bosch, Stephen Hutt, Andres F. Zambrano, Alex J. Bowers
TL;DR对于 ACM FAccT 最近发表的使用 AUC ROC 在多个领域进行预测分析的文章,我们对该文章进行了批评。具体来说,我们强调了该文章在度量标准比较、AUC ROC 的解释和目标误设、将准确率指标作为与 AUC ROC 比较的金标准以及仅将批评应用于 AUC ROC 等方面存在的技术性错误。我们通过重新定义该文章提出的问题,并讨论了在充分考虑这些问题的基础上,如何在明智的预测分析方法中继续使用 AUC ROC。我们最后讨论了多种度量标准的联合使用,包括机器学习偏差度量标准,以及 AUC ROC 在这种方法中的地位。与西兰花一样,AUC ROC 是有效的,但我们领域的研究人员和实践者不应仅仅依赖 AUC ROC。