Creserent territoristic (ROC) اور Area زیریں Curve (AUC) کے اہم میٹرک ہیں جو نگرانی کلاس روم کی کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔وہ سمجھ سکتے ہیں کہ مختلف مدارس میں کلاسوں کے درمیان ایک ماڈل کو کیسے مختلف سطحوں پر فرق کیا جاتا ہے۔

لوگوں کو سمجھائیں

آر سی سی کیشن مختلف مراحل پر جھوٹے مثبت شرح (sennitivat) کے خلاف مختلف ترامیم پر مبنی حقیقی مثبت شرح (sencivity) کی منصوبہ بندی کرتی ہے۔یہ مثبت اور منفی کلاسوں کے درمیان تفریق کی صلاحیت کی ایک مثال فراہم کرتی ہے۔

کیلک‌کینگ AUC

اُردو میں درج ذیل اُردو لغت (UC) میں درج ہے: اُردو میں کلاسوں میں فرق کرنے کے لئے ماڈل کی مجموعی صلاحیت کو اُجاگر کیا گیا ہے ۔

ری‌کو اور یو سی

اعلیٰ AUC قدریں بہتر ماڈل کارکردگی کا مظاہرہ کرتے وقت ، جو زیادہ تر AUC سے موازنہ کرتا ہے ، وہ عام طور پر ترجیح دی جاتی ہے ۔

عملی معاملات پر غور کریں

ROC اور AUC اس وقت سب سے زیادہ مفید ہے جب کلاسوں کو متوازن بنایا جاتا ہے۔جس کی صورت میں غیر متوازن ڈیٹا سیٹوں کے دیگر میٹرکز جیسے کہ پریپٹو-کریس کی مدد سے مزید بصیرت فراہم کر سکتے ہیں ۔