基于ROC的分類算法評價方法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、分類學(xué)習是機器學(xué)習的主要分支，分類算法的學(xué)習能力通常用正確率來衡量。但是當數(shù)據(jù)類別分布不平衡或分類錯誤代價不相等時，正確率并不能保證分類算法總體錯誤代價最小。ROC(ReceiverOperatingCharacteristic，受試者工作特征)分析技術(shù)衡量了數(shù)據(jù)類別在任何分布或任何錯誤代價下分類算法的總體性能。由于對類別分布比例和錯誤代價的不敏感性，使得ROC曲線在類別分布未知的領(lǐng)域和代價敏感學(xué)習中變得越來越重要。 針對ROC

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