[1]邹洪侠 秦锋 程泽凯 王晓宇.二类分类器的ROC曲线生成算法[J].计算机技术与发展,2009,(06):109-112.
　ZOU Hong-xia,QIN Feng,CHENG Ze-kai,et al.Algorithm for Generating ROC Curve of Two - Classifier[J].,2009,(06):109-112.
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二类分类器的ROC曲线生成算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年06期
页码:
109-112
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Algorithm for Generating ROC Curve of Two - Classifier
文章编号:
1673-629X（2009）06-0109-04
作者:
邹洪侠 秦锋 程泽凯 王晓宇
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
ZOU Hong-xia;  QIN Feng; CHENG Ze-kai; WANG Xiao-yu
School of Computer Science, Anhui University of Technology
关键词:
分类器评估; ROC曲线; MATLAB
Keywords:
classifier appraisal;  ROC curve;  MATLAB
分类号:
TP18
文献标志码:
A
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ROC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
Abstract:
The ROC curve analysis is applied more and more in the machine learning and the data mining domain,which is used to measure classifier＇s performance comprehensively. The ROC curve analysis is a two-dimensional description for classifier＇s performance. It

相似文献/References:

[1]秦锋 黄俊 程泽凯 杨帆.多标签分类器准确性评估方法的研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):43.
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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省自然科学研究重点项目（KJ2007A051）;安徽省自然科学研究项目（2006KJ061B）邹洪侠（1982-），女，吉林松原人，硕士研究生，研究方向为人工智能、数据挖掘、机器学习；秦锋，教授，研究方向为人工智能、数据挖掘、机器学习；程泽凯，副教授。研究方向为人工智能、数据挖掘、机器学习。
更新日期/Last Update: 1900-01-01