মেশিন শেখার আমরা ব্যবহার করতে পারি আরওসি বক্ররেখা অধীনে এলাকায় (প্রায়ই সংক্ষিপ্ত AUC , অথবা AUROC) সংক্ষেপ কত ভাল একটি সিস্টেম দুই শ্রেণীর মধ্যে বৈষম্য করতে পারেন। সিগন্যাল সনাক্তকরণ তত্ত্বে প্রায়শই (সংবেদনশীলতা সূচক) একই উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয়। দুটি ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত, এবং আমি বিশ্বাস করি যে তারা যদি কিছু অনুমানগুলি সন্তুষ্ট করে তবে তারা একে অপরের সমতুল্য ।
হিসাব সাধারণত সংকেত ডিস্ট্রিবিউশন জন্য স্বাভাবিক ডিস্ট্রিবিউশন অভিমানী (উইকিপিডিয়া উপরে লিঙ্ক, উদাহরণস্বরূপ দেখুন) উপর ভিত্তি করে উপস্থাপন করা হয়। আরওসি বক্ররেখার গণনা এই অনুমানটি করে না: এটি এমন কোনও শ্রেণিবদ্ধের জন্য প্রযোজ্য যা একটি ধ্রুবক-মূল্যবান সিদ্ধান্তের মানদণ্ডকে প্রান্তিক করা যায় ed
উইকিপিডিয়া বলে যে সমান । উভয়ের অনুমানগুলি সন্তুষ্ট হলে এটি সঠিক বলে মনে হচ্ছে; তবে অনুমানগুলি একই না থাকলে এটি সর্বজনীন সত্য নয়। 2 এউসি - 1
"এওসি অন্তর্নিহিত বিতরণগুলি সম্পর্কে কম অনুমান করে" বলে অনুমানের পার্থক্যটি চিহ্নিত করা কি ন্যায়সঙ্গত? বা আসলে এটিউকের মতোই বিস্তৃতভাবে প্রযোজ্য, তবে এটি কেবল সাধারণ অনুশীলন যে ব্যবহার করে লোকেরা গণনা ব্যবহার করে যা সাধারণ বিতরণকে ধরে নেয়? আমি অনুপস্থিত অন্তর্নিহিত অনুমানের মধ্যে অন্য কোনও পার্থক্য আছে কি?ঘ '