हम स्कोरकार्ड मॉडलिंग के लिए अच्छे और बुरे के प्रतिशत की मदद से बनाई गई लिफ्ट का उपयोग करके GINI वक्र बनाते थे। लेकिन मैंने क्या अध्ययन किया है कि R अक्ष वक्र को विशिष्टता (1- ट्रू नेगेटिव) के साथ एक्स अक्ष और संवेदनशीलता (वाई पॉजिटिव) के रूप में वाई अक्ष के रूप में कन्फ्यूजन मैट्रिक्स का उपयोग करके बनाया गया है।
इसलिए GINI और ROC का परिणाम एक ही अंतर के साथ समान है कि उत्तरार्द्ध भी सहमति और असहमति मूल्य (टीपी, एफपी, एफएन, टीएन) को ध्यान में रखता है।