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针对不均衡数据,借助已有的评价指标一致性(consistent)和区分度(discriminating),比较Logistic和LDA学习算法的评价方法AUC和精确率,结果表明,AUC用于学习算法的估计比精度率好。
不均衡数据分类器分类性能AUC与Accuracy的比较
【摘 要】
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针对不均衡数据,借助已有的评价指标一致性(consistent)和区分度(discriminating),比较Logistic和LDA学习算法的评价方法AUC和精确率,结果表明,AUC用于学习算法的估计比精度
【机 构】
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山西工商学院计算机信息工程学院
【出 处】
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唐山师范学院学报
【发表日期】
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2019年6期
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