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《2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集》2005年
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一种新的分类学习系统评估度量

杨波  秦锋  程泽凯  
【摘要】:预测的准确率已被广泛用于作为分类学习系统预测性能的主要评估标准。然而,它存在着如忽视预测产生的概率信息等诸多缺点和不足之处。文章中、提出并推荐使用一种新的分类学习系统评估度量——AUC(the area under the Receiver Opernting Characteristic curve).它弥补了准确率评估标准的不足,利用了分类器所产生的概率或分类,具有诱人的性质和广阔的应用前景。通过分析、比较得出结论,AUC是优于准确率并应替代准确率的分类学习系统评估度量。

【共引文献】
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1 董立岩;刘光远;苑森淼;李永丽;孙铭会;;混合式朴素贝叶斯分类模型[J];吉林大学学报(信息科学版);2007年01期
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4 周颜军,王双成,王辉;基于贝叶斯网络的分类器研究[J];东北师大学报(自然科学版);2003年02期
5 王辉,王双成,周颜军,张剑飞;基于广义朴素贝叶斯分类器的空值处理方法[J];东北师大学报(自然科学版);2004年01期
6 张邦佐;王辉;张剑飞;左万利;;以核心变量为基础的离散贝叶斯网络结构学习[J];东北师大学报(自然科学版);2005年04期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 朱慧明;现代经济管理中的线性贝叶斯推断理论与多总体贝叶斯分类识别方法研究[D];南京理工大学;2003年
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5 高燕;基于数据挖掘技术的海关执法评估系统的研究与开发[D];武汉理工大学;2002年
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7 陈厚军;远程工艺设计系统构建与实现研究[D];大连理工大学;2003年
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3 黄玉兰;龚才春;许洪波;程学旗;;基于局部性原理的有意义串提取方法[A];第四届全国信息检索与内容安全学术会议论文集(上)[C];2008年
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