La competencia de Kaggle La predicción Safe Driver de Porto Seguro utiliza el puntaje de Gini normalizado como medida de evaluación y esto me hizo sentir curiosidad sobre los motivos de esta elección. ¿Cuáles son las ventajas de usar el puntaje de Gini normalizado en lugar de las métricas más usuales, como AUC, para la evaluación?
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El sitio web de Kaggle solía tener esta respuesta: "Hay un área máxima alcanzable para un modelo" perfecto "ya que no todos los ejemplos positivos ocurren de inmediato. Utilizamos el coeficiente de Gini normalizado dividiendo el coeficiente de Gini de su modelo por el coeficiente de Gini del modelo perfecto ". pero ya no está disponible. webcache.googleusercontent.com/…
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Sextus Empiricus
Entonces, gini es simplemente auc en una escala diferente. ¿O se aplican auc y gini a diferentes curvas? Eso no está claro para mí como no experto en aprendizaje automático. La pregunta no es muy clara sobre esto.
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Sextus Empiricus