模式识别与人工智能
2025年4月2日 星期三   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (1): 64-71    DOI:
综述与评论 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
基于AUC的分类器评价和设计综述
汪云云,陈松灿
南京航空航天大学信息科学与技术学院计算机科学与技术系南京210016
A Survey of Evaluation and Design for AUC Based Classifier
WANG Yun-Yun, CHEN Song-Can
Department of Computer Science and Technology, College of Information Science and Technology Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016

全文: PDF (621 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 尽管精度(或总体错分率)普遍用作分类算法的性能评价指标,但存在诸如敏感于类先验分布和错分代价,忽略分类算法所得的后验概率或排序信息等不足。而接收者操作特性(ROC)曲线下面积则能度量算法在整个类先验分布及错分代价范围内的总体分类性能、后验概率和排序性能,因此在分类学习中受到越来越多的关注,由此涌现出众多研究成果。文章旨在对此作相对全面的回顾和总结,包括AUC作为性能评价指标的优势所在,基于AUC优化的算法设计,基于精度优化和AUC优化的算法间的关系以及AUC存在的不足及改进。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
汪云云
陈松灿
关键词 精度接收者操作特性(ROC)曲线ROC曲线下面积(AUC)性能评价指标分类器设计    
Abstract:Though as a common performance evaluating index for classification algorithms, accuracy (or total misclassification error) has several deficiencies, such as the sensitivity to class prior distribution and misclassification costs, and the ignorance of the posterior probability and ranking information obtained by classification algorithms. While the area under the receiver operation characteristic (ROC) curve measures the classification performance across the entire range of class prior distribution and misclassification costs, as well as the probability and ranking performance. Thus, it attracts much attention in classification learning and evokes a lot of researches. In this paper, a relative comprehensive survey for these researches is presented, including the advantages of AUC as a performance evaluating index, the design of algorithms based on AUC, the relationship between the accuracy-maximizing and AUC-maximizing algorithms and the deficiencies of AUC along with its variants.
Key wordsAccuracy    Receiver Operation Characteristic (ROC) Curve    Area under ROC Curve (AUC)    Performance Evaluating Index    Classifier Design   
收稿日期: 2010-03-03     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金(No.60773061)、江苏省自然科学基金(No.BK2008381)和高校博士点基金(No.200802870003)资助项目
作者简介: 汪云云,女,1986年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、机器学习.E-mail:wangyunyun@nuaa.edu.cn.陈松灿,男,1962年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模式识别、机器学习、神经计算.E-mail:s.chen@nuaa.edu.cn.
引用本文:   
汪云云,陈松灿. 基于AUC的分类器评价和设计综述[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(1): 64-71. WANG Yun-Yun, CHEN Song-Can. A Survey of Evaluation and Design for AUC Based Classifier. , 2011, 24(1): 64-71.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2011/V24/I1/64
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn