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[학술저널]

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홍종선(성균관대학교) 전해선(성균관대학교) 신혜수(성균관대학교)

DOI : 10.7465/jkdi.2019.30.4.759

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초록

현실적인 분류모형에서 스코어 확률변수의 선형결합으로 표현되는 ROC 곡선 또는 곡면에서 AUC (area under the ROC curve) 또는 VUS (volume under the ROC surface)를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법과 특정 구간의 부분 AUC를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법에 관한 많은 연구문헌이 있다. 본 연구에서는 동일한 구간 폭을 갖는 다른 부분 AUC들과 비교할 수 있는 표준화된 부분 AUC 통계량을 제안하고, 이를 바탕으로 판별력이 높은 구간에서의 선형계수를 추정하는 대안적인 부분 AUC 접근방법을 제안한다. 그리고 ROC 곡면의 부분 VUS 접근방법으로 확장하고, 판별력이 가장 높은 구간에 최적의 두 분류점이 존재함을 탐색한다.

For the ROC curve and surface expressed as linear combination score random variables in realistic classification models, there are many research literature estimating linear coefficients to maximize the AUC (area under the ROC curve), VUS (volume under the ROC surface) and pAUC (partial AUC) for a certain interval. In this paper, a standardized pAUC statistic is proposed to compare of other pAUCs which have the same length of intervals, so that an alternative pAUC approach method can be developed to estimate the linear coefficients corresponding to the interval with high discriminant power. The partial VUS approach method is extended to ROC surfaces for estimating the linear coefficient. Moreover, it is found that the optimal thresholds are included in these intervals obtained by these methods.

목차

요약
1. 서론
2. 표준화된 pAUC 접근방법
3. 표준화된 pVUS 접근방법
4. 실증 예제
5. 결론
References
Abstract

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