基本的に、AUCの指標が最も高くなるのかな？
ROC AUC（Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve）は、クラス分類モデルの性能を評価するための一般的な指標の1つです。ROC AUCは、分類モデルの性能を偽陽性率（False Positive Rate）と真陽性率（True Positive Rate）の関係で表現します。ROC曲線の下の面積（AUC）を計算することで評価されます。
ROC AUCが高いほど、モデルの性能が良いことを示します。つまり、偽陽性率が低いままで真陽性率が高いことを意味します。ただし、全ての状況でROC AUCが最も高いモデルが最も適しているとは限りません。実際の問題によっては、他の指標（精度、適合率、再現率、F1スコアなど）も重要です。
例えば、陽性サンプルが極端に少ない場合、ROC曲線は偽陽性率の低い範囲でほぼ平坦になり、ROC AUCが高くなる傾向があります。このような場合、精度や適合率などの他の指標がモデルの性能をより適切に評価できる場合があります。
したがって、ROC AUCが高いモデルが最も適しているとは限らず、問題の性質や目標に応じて、他の指標も考慮する必要があります。