ROC AUC 점수에만 관심이 있다면 sklearn.metrics 모듈의 roc_auc_score 함수를 사용할 수도 있습니다. 비슷하게 이 모듈에는 이전 절에서 소개했던 다른 측정 함수(예를 들어 precision_score)가 포함되어 있습니다.

ROC AUC로 분류 모델의 성능을 조사하면 불균형한 데이터셋에서 분류기의 성능에 대해 더 많은 통찰을 얻을 수 있습니다. 정확도를 ROC 곡선 하나의 구분점으로 해석할 수 있지만 브래들리(A. P. Bradley)는 ROC AUC와 정확도가 대부분 서로 비례한다는 것을 보였습니다.²⁰