说明: 在数据挖掘领域中,不同分类器建立的模型性能不尽相同。对分类器性能的评价是选择优秀分类器的基础。为了更好地对分类器性能进行评估,文中对分类器性能评价标准进行了研究。分析了传统分类器性能评价标准在应用时存在 的一些问题,重点介绍了ROC 曲线(the Receiver Operating Characteristic curve) 和AUC(the area under the ROC curve) 评价方法,并剖析了它们的优缺点。对比分析表明,ROC 曲线和AUC 方法虽然存在着一定的不足,但是
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