【摘 要】
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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
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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语言构建该算法,进而比较不同分类器在不同类分布下的分类性能。通过观察实验结果可知,提出的ROC曲线生成算法准确可行,符合实际。
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