【摘 要】
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ROCCH理论主要用于解决代价敏感的二类分类器性能评估问题,如何有效地将其扩展到多类评估中是研究难点。采用二叉树思想和垂直平均方法,提出了一种新的代价敏感的多类分类器
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ROCCH理论主要用于解决代价敏感的二类分类器性能评估问题,如何有效地将其扩展到多类评估中是研究难点。采用二叉树思想和垂直平均方法,提出了一种新的代价敏感的多类分类器性能评估方法 BROCCH。B-ROCCH方法利用二叉树思想将三类分类问题转化为二类分类问题,使用垂直平均方法绘制三类ROC曲线,结合ROCCH思想,判断三类分类问题中的潜在最优分类器和最优分类器。在MBNC平台上对该方法进行了实现,与B-AUC方法的实验数据进行比较分析,证明B-ROCCH方法是可行的,且更具可区分性,速度也更快。
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