एक आरओसी वक्र सभी संभावित थ्रेसहोल्ड के लिए TPR और FPR की कल्पना करता है ।
यदि आप दो आरओसी घटता 'ए' और 'बी' की साजिश रचते हैं और वे एक-दूसरे को पार नहीं करते हैं, तो आपका एक क्लासीफायर स्पष्ट रूप से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है, क्योंकि सभी संभावित एफपीआर मूल्यों के लिए आपको एक उच्च टीपीआर मिलता है। जाहिर है आरओसी के तहत क्षेत्र भी अधिक होगा।
अब, यदि वे एक-दूसरे को पार करते हैं, तो एक बिंदु है जहां एफपीआर और टीपीआर दोनों वक्रों 'ए' और 'बी' के लिए समान हैं । अब आप यह नहीं कह सकते हैं कि एक आरओसी वक्र बेहतर प्रदर्शन करता है, क्योंकि यह अब इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस व्यापार को पसंद करते हैं। क्या आप उच्च परिशुद्धता / कम याद या कम परिशुद्धता / उच्च याद करते हैं ?
उदाहरण: यदि 0.2 के एफपीआर पर एक क्लासिफायर बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन उच्च रिकॉल तक पहुंचना महत्वपूर्ण है , तो यह उस सीमा पर अच्छा प्रदर्शन करता है जिसमें आप रुचि नहीं रखते हैं।
अपने ग्राफ़ में ROC घटता के बारे में: आप आसानी से बता सकते हैं कि 'ए' बहुत बेहतर प्रदर्शन करता है, बिना यह जाने कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं। जैसे ही वायलेट वक्र दूसरों को पार करता है यह उन्हें फिर से पार कर जाता है। आप शायद उस छोटे हिस्से में दिलचस्पी नहीं रखते हैं , जहां 'बी' और 'सी' थोड़ा बेहतर प्रदर्शन करते हैं ।
निम्नलिखित ग्राफ में आप दो आरओसी वक्रों को देखते हैं, जो एक दूसरे को भी पार करते हैं। यहाँ, आप यह नहीं बता सकते कि एक दूसरे के पूरक के रूप में कौन सा बेहतर है ।
ध्यान दें, कि दिन के अंत में, आप अपने वर्गीकरण के लिए एक सीमा चुनने में रुचि रखते हैं और एयूसी आपको केवल एक अनुमान देता है कि एक मॉडल सामान्य रूप से कितना अच्छा प्रदर्शन करता है ।
