নির্মাণ অনুসারে, AUC ঋণাত্মক হতে পারে না। … এমনকি যদি নীল রেখাটি "এলোমেলো মডেল" বক্ররেখার (তির্যক) নীচে থাকে তবে এটির ধনাত্মক AUC থাকবে।
একটি খারাপ AUC স্কোর কী?
পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ
আরওসি বক্ররেখার (AUC) ফলাফলের অধীনে এলাকাটিকে 0.9-1-এর মধ্যে AUC মানের জন্য চমৎকার, 0.8-0.9-এর মধ্যে AUC মানের জন্য ভাল, 0.7-0.8-এর মধ্যে AUC মানের জন্য ন্যায্য বলে মনে করা হয়েছিল, AUC মানের জন্য খারাপ 0.6-0.7 এর মধ্যে এবং 0.5-0.6. এর মধ্যে AUC মানের জন্য ব্যর্থ
একটি গ্রহণযোগ্য AUC কী?
আরওসি কার্ভের অধীনে এলাকা
সাধারণভাবে, 0.5 এর একটি AUC কোন বৈষম্যের পরামর্শ দেয় না (অর্থাৎ, পরীক্ষার ভিত্তিতে রোগ বা অবস্থা ছাড়া রোগীদের নির্ণয় করার ক্ষমতা), 07 থেকে 0.8 গ্রহণযোগ্য বলে বিবেচিত হয়, 0.8 থেকে 0.9কে চমৎকার এবং 0.9-এর বেশি অসামান্য বলে বিবেচিত হয়৷
কেন AUC ভারসাম্যহীন ডেটার জন্য খারাপ?
যদিও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, ROC AUC সমস্যা ছাড়াই নয়। একটি গুরুতর তির্যক এবং সংখ্যালঘু শ্রেণীর কয়েকটি উদাহরণ সহ ভারসাম্যহীন শ্রেণীবিভাগের জন্য, ROC AUC বিভ্রান্তিকর হতে পারে। এর কারণ হল স্বল্প সংখ্যক সঠিক বা ভুল ভবিষ্যদ্বাণীর ফলে ROC কার্ভ বা ROC AUC স্কোরে বড় পরিবর্তন হতে পারে।
AUC বেশি না কম হওয়া উচিত?
The Area Under the Curve (AUC) হল ক্লাসের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য একটি শ্রেণীবিভাগের ক্ষমতার পরিমাপ এবং এটি ROC বক্ররেখার সারাংশ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। AUC যত বেশি হবে, ইতিবাচক ও নেতিবাচক শ্রেণির মধ্যে পার্থক্য করার ক্ষেত্রে মডেলটির কার্যক্ষমতা তত ভালো হবে।
