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题名基于AUC方法评估多类别贝叶斯分类器的性能
被引量：2
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作者
秦锋
罗慧
程泽凯
任诗流
陈莉
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机构
安徽工业大学 计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第24期5919-5920,5972,共3页
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基金
安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2007A051)
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文摘
分类器评估一般采用准确性评估。理论证明,基于AUC方法评估分类器优于准确性评估方法,但该方法局限于二类分类问题。提出一种将二类分类问题推广到多类分类问题的新方法,用纠错输出码转换得到转换矩阵,通过转换矩阵把多类分类问题转换成二类分类问题,计算二类分类的平均值来评估分类器的性能。新方法在MBNC实验平台下编程实现,并评估贝叶斯分类器的性能,实验结果表明,这种方法是有效的。
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关键词
分类器评估
准确性评估
二类分类
多类分类
纠错输出码
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Keywords
classification
accuracy
two-classifier
multiple-classifier
error correctingoutputcodes
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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