আরওসি বক্ররেখা একে অপরকে অতিক্রম করলে দুটি মডেলের তুলনা করুন


13

দুই বা ততোধিক শ্রেণিবদ্ধকরণের মডেলগুলির তুলনা করতে ব্যবহৃত একটি সাধারণ পরিমাপ হ'ল পরোক্ষভাবে তাদের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের উপায় হিসাবে আরওসি বক্ররেখা (এউসি) এর অধীনে অঞ্চলটি ব্যবহার করা। এক্ষেত্রে বৃহত্তর এওসি সহ একটি মডেলকে সাধারণত একটি ছোট এওসি সহ একটি মডেলের চেয়ে ভাল পারফরম্যান্স হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়। তবে, বিহিনেন, ২০১২ অনুসারে ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3303716/ ), যখন উভয় বক্ররেখা একে অপরকে অতিক্রম করে তখন আর এ জাতীয় তুলনা আর বৈধ হয় না। এটা এমন কেন?

উদাহরণস্বরূপ, আরওসি কার্ভস এবং এউসি বেলোয়ের উপর ভিত্তি করে মডেল এ, বি এবং সি মডেল সম্পর্কে কী নির্ধারণ করতে পারে?

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

উত্তর:


19

একটি আরওসি বক্ররেখা সমস্ত সম্ভাব্য প্রান্তিকের জন্য টিপিআর এবং এফপিআর ভিজ্যুয়ালাইজ করে ।

  • যদি আপনি দুটি আরওসি কার্ভ 'এ' এবং 'বি' প্লট করেন এবং সেগুলি একে অপরকে অতিক্রম না করে, তবে আপনার শ্রেণিবদ্ধদের মধ্যে একটি পরিষ্কারভাবে আরও ভাল পারফর্ম করছে, কারণ সমস্ত সম্ভাব্য এফপিআর মানগুলির জন্য আপনি একটি উচ্চতর টিপিআর পাবেন। স্পষ্টতই আরওসি এর আওতাধীন অঞ্চলও বেশি হবে।

  • এখন, যদি তারা অতিক্রম করে একে অপরকে তারপর একটি বিন্দু যেখানে FPR এবং TPR উভয় রেখাচিত্র জন্য একই হয় 'এ' এবং 'বি' । আপনি আর বলতে পারবেন না যে একটি আরওসি বক্ররেখা আরও ভাল সম্পাদন করে, কারণ এটি এখন নির্ভর করে যে আপনি কোন ব্যবসায়-বাণিজ্য পছন্দ করেন। আপনি কি উচ্চ যথার্থ / নিম্ন রিকাল বা কম যথার্থ / উচ্চ রিক্যাল চান ?

উদাহরণ: যদি কোনও শ্রেণিবদ্ধ 0.2 এর এফপিআর তে আরও ভাল পারফর্ম করে তবে উচ্চতর স্মরণে পৌঁছানো গুরুত্বপূর্ণ , তবে এটি আপনার আগ্রহী নয় এমন একটি দোরগোড়ায় ভাল অভিনয় করে।

আপনার গ্রাফের আরওসি বক্ররেখা সম্পর্কে: আপনি সহজেই বলতে পারেন যে আপনি কী অর্জন করতে চান তা না জেনেও 'এ' আরও ভাল অভিনয় করে। ভায়োলেট বক্ররেখা অন্যকে অতিক্রম করার সাথে সাথেই তা আবার তাদেরকে অতিক্রম করে। আপনি সবচেয়ে সম্ভবত আগ্রহী নয় ছোট অংশ , যেখানে 'বি' এবং 'সি' সঞ্চালন , slighty ভাল

নিম্নলিখিত গ্রাফটিতে আপনি দুটি আরওসি বক্ররেখা দেখতে পাচ্ছেন, এটি একে অপরকেও অতিক্রম করে। তারা একে অপরের পরিপূরক হিসাবে কোনটি ভাল তা এখানে আপনি বলতে পারবেন না

আরওসি রেখাচিত্রগুলি অতিক্রম করছে

লক্ষ্য করুন, দিনের শেষে, আপনি আপনার শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি প্রান্তিক বাছাই করতে আগ্রহী এবং এটিইসি আপনাকে কেবল কোনও মডেল সাধারণভাবে কতটা পারফর্ম করে তার একটি অনুমান দেয় ।


কেবলমাত্র নিশ্চিতকরণের জন্য, আমার উদাহরণস্বরূপ, আমি যদি খুব উচ্চ কাট-অফ মান বেছে নিই, যেখানে যথার্থতা বড়, মডেল এ ভাল বিধানে বি এবং সি ছাড়িয়ে যাবে?
এডু

নির্ভুলতা কোথায় বড় আপনি কীভাবে জানবেন? এটি একটি আরওসি, যথার্থ-প্রত্যাহার বক্ররেখা নয়। যথার্থতার জন্য আপনি সত্য ধনাত্মক হওয়ার সম্ভাবনা যাচাই করেন, আপনার শ্রেণিবদ্ধ বলেছেন ধনাত্মক।
লাকসান নাথান
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.