為什麼使用歸一化基尼分數而不是 AUC 作為評估？

Kaggle 的競賽Porto Seguro 的安全駕駛員預測使用歸一化基尼分數作為評估指標，這讓我很好奇做出這種選擇的原因。使用歸一化基尼分數而不是最常用的指標（如 AUC）進行評估有什麼優勢？

我相信基尼分數只是對 AUC 的重新表述：

至於為什麼使用它而不是常用的 AUC，我能想到的唯一原因是隨機預測會產生 0 的基尼分數，而不是 0.5 的 AUC。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/306287