ROC分析技术在机器学习中的应用

• 作者: 张晓龙 江川 骆名剑
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: ROC分析 机器学习 分类算法 正确率
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 243-248
• 页数: 6页
• 分类号: TP274
• 字数: 8131字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.04.074

摘要

ROC(受试者工作特征)分析技术是一种用来衡量分类算法和图示它们性能的技术.与传统的正确率相比,ROC分析更能够全面地描述分类算法的分类性能.该方法具有可信度高,描述客观精确,特别是不受数据环境影响等优势.对国内外这一方法的研究成果进行了较为系统地介绍,详细分析了它的优缺点,最后对这一技术的发展进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓龙	武汉科技大学计算机科学与技术学院	49	652	13.0	24.0
2	骆名剑	武汉科技大学计算机科学与技术学院	3	72	3.0	3.0
3	江川	武汉科技大学计算机科学与技术学院	2	34	2.0	2.0