前記事、PR曲線・ROC曲線再考その1「歪みの増加とPR-AUCの変化」を受けて、非常に歪みの大きいデータセットに対してPR-AUCを評価基準とすることに疑念が生じた。Plotでは、分類器が示した陽性確率の順にデータを並べた時、どのくらい陽性データが高確率の側に固まっているかを重視する。そのため、この固まり方を評価基準とすることで、歪みの大きいデータに対しても適切な評価が与えられると考えた。具体的な手法は以下の通り。分類器が示した陽性確率に従って、1番目からデータを確率が小さい順に並べる。ここで、すべての陽性データについてその順位を足し合わせると、陽性データが高確率の側に固まっているほどその和は大きくなるはずである。する)とおくと、順位の総和は、$$\sum^{N}_{k=1}\epsilon_{t_k}(k)$$と表せる。