আমি একটি বহুবিধ পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য 2 টি পৃথক শ্রেণিবদ্ধকে তুলনা করতে চাই যাতে বড় প্রশিক্ষণের ডেটাসেট ব্যবহার করা হয়। 2 শ্রেণিবদ্ধের সাথে তুলনা করার জন্য আমার আরওসি বক্ররেখা বা শিখন বক্র ব্যবহার করা উচিত কিনা তা নিয়ে আমি সন্দেহ করছি।
একদিকে, শেখার বক্ররেখাগুলি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের আকার নির্ধারণের জন্য দরকারী, যেহেতু আপনি যে ডেটাসেটের আকারটি খুঁজে পেতে পারেন যেখানে শ্রেণিবদ্ধ ব্যক্তি শেখা বন্ধ করে দেয় (এবং সম্ভবত অবনতি হয়)। তাই এক্ষেত্রে সেরা শ্রেণিবদ্ধকারী হ'ল ক্ষুদ্রতম ডেটাসেট আকারের সাথে সর্বোচ্চ নির্ভুলতায় পৌঁছানো।
অন্যদিকে, আরওসি বক্ররেখা আপনাকে সংবেদনশীলতা / নির্দিষ্টতার মধ্যে ডান বাণিজ্য-সহ একটি পয়েন্ট খুঁজে দেয়। এই ক্ষেত্রে সেরা শ্রেণিবদ্ধকারী হ'ল উপরের-বাম অংশের একের কাছাকাছি, কোনও এফপিআরের সর্বোচ্চ টিপিআর।
আমি উভয় মূল্যায়ন পদ্ধতি ব্যবহার করা উচিত? আরও ভাল লার্নিং কার্ভ সহ কোনও পদ্ধতির পক্ষে কী আরও খারাপ আরওসি বক্ররেখা এবং বিপরীতে থাকা সম্ভব?