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摘要:
ROC曲线分析技术越来越多地被应用在机器学习和数据挖掘领域中,用来全面度量分类器的性能.ROC曲线分析是对分类器性能的二维描述,它对类分布和不同错误分类代价不敏感,但直观、可理解等特性使它在类分布未知的领域和代价敏感学习中变得越来越重要.准确高效地绘制出分类器的RCC曲线是使用ROC曲线分析技术及其AUC方法全面度量分类器性能的基础,也是进行代价敏感学习的关键.文中将从理论和具体实现两方面分别对二类分类器的ROC曲线生成算法及绘制ROC曲线的具体过程做详细阐述,基于MBNC实验平台,使用MATLAB语言构建该算法,进而比较不同分类器在不同类分布下的分类性能.通过观察实验结果可知,提出的ROC曲线生成算法准确可行,符合实际.
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文献信息
篇名 二类分类器的ROC曲线生成算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 分类器评估 ROC曲线 MATLAB
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 109-112
页数 4页 分类号 TP18
字数 2757字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.06.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦锋 安徽工业大学计算机学院 81 783 15.0 25.0
2 程泽凯 安徽工业大学计算机学院 51 532 9.0 22.0
3 邹洪侠 安徽工业大学计算机学院 2 78 2.0 2.0
4 王晓宇 安徽工业大学计算机学院 2 78 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
分类器评估
ROC曲线
MATLAB
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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