❓Как учитывать стоимость ошибок в классификации, если мы опираемся на AUC и ROC-кривые

ROC-кривые и AUC оценивают, насколько хорошо модель ранжирует положительные объекты выше отрицательных, но не учитывают, что цена ложноположительных и ложноотрицательных ошибок может сильно отличаться.

В задачах с высокими ставками — от поиска мошенничества до медицинской диагностики — важно адаптировать подход:
🔎 Использовать матрицу стоимости или кастомную функцию потерь, чтобы сильнее наказывать определённые ошибки.
🔎 Выбирать порог не для максимизации TPR/FPR, а для минимизации ожидаемой стоимости ошибок.
🔎 Считать дополнительные метрики, например, cost-weighted accuracy или Weighted Error Rate, которые учитывают специфику домена.

Главная ошибка — слепо ориентироваться на AUC: модель с лучшим AUC может оказаться хуже на реальном пороге, где критична стоимость ошибок.

🐸 Библиотека собеса по Data Science