Aquí se recomienda, con muy buen criterio, no realizar clasificación pura, i.e., asignando etiquetas 0-1 (en casos binarios), sino proporcionar en la medida de lo posible probabilidades. Y llegado el caso, distribuciones de probabilidades, claro.
La clave es, por supuesto:
The classification rule must be reformulated if costs/utilities or sampling criteria change.
Hay cosas tan obvias que ni se plantea la alternativa. Pero luego va R. Gomila y escribe Logistic or Linear? Estimating Causal Effects of Treatments on Binary Outcomes Using Regression Analysis que se resume en lo siguiente: cuando te interese la explicación y no la predicción, aunque tu y sea binaria, usa regresión lineal y pasa de la logística.
Nota: La sección 4.2 de An Introduction to Statistical Learning de se titula precisamente Why Not Linear Regression?
El AUC tiene una cota superior de 1. Concedido. Pero alguien se quejó de que el AUC = 0.71 que aparece aquí era bajo.
Se ve que ignora esto. Donde está todo tan bien contado que no merece la pena tratar de reproducirlo o resumirlo aquí.
Traduzco de aquí:
Es crucial distinguir predicción y clasificación. En el contexto de la toma de decisiones, la clasificación es una decisión prematura: la clasificación combina predicción y decisión y usurpa al decisor la consideración del coste del error. La regla de clasificación tiene que reformularse si cambian las recompensas o la base muestral. Sin embargo, las predicciones están separadas de las decisiones y pueden ser aprovechadas por cualquier decisor.
El otro día me enseñaron una rareza: una curva ROC no cóncava. Digamos que como
El gráfico que la acompaña aquí,
explica un par de cositas. El artículo enlazado discute cómo combinar clasificadores para construir otro cuya curva ROC sea la envolvente convexa del original.
