MCDMClassification Metric
প্রিসিশন-রিকল এউসি (Precision-Recall AUC)
প্রিসিশন-রিকল এরিয়া আন্ডার দ্য কার্ভ (PR AUC) হলো সেই বক্ররেখার নিচের ক্ষেত্রফল যা রিকলকে x-অক্ষে এবং প্রিসিশনকে y-অক্ষে প্লট করে গঠিত হয়। এটি বিশেষত অসামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটাসেটের ক্লাসিফায়ারগুলির মূল্যায়নের জন্য উপযোগী, যেখানে এটি প্রায়শই ROC AUC-এর চেয়ে বেশি তথ্যবহুল।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
শুধু সদস্যদের জন্য
সাইন ইন করুনএই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/model-evaluation/precision-recall-auc
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- Accuracy (সঠিকতা)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- F1-স্কোরমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- নির্ভুলতামডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- Recall (Sensitivity)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →