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将ROC曲线上的每个点转化为代价平面上的一条线段,然后取所有线段的下界

2018-08-16 14:26:40 | 来源:中培企业IT培训网

如此将ROC曲线上的每个点转化为代价平面上的一条线段,然后取所有线段的下界,围成的面积即为在所有条件下学习器的期望总体代价 有了实验评估方法和性能度量,看起来就能对学习器的性能进行评估b匕较了:先使用某种实验评估方法测得学习器的某个性能度量结果,然后对这些结果进行比较.但怎么来做这个“比较”呢?是直接取得性能度量的值然后“比大小”吗?实际上,机器学习中性能比较这件事要比大家想象的复杂得多,这里面涉及几个重要因素:首先,我们希望比较的是泛化性能,然而通过实验评估方法我们获得的是测试集上的性能,两者的对比结果可能未必相同;第二,测试集上的性能与测试集本身的选择有很大关系,且不论使用不同大小的测试集会得到不同的结果,即便用相同大小的测试集,若包含的测试样例不同,测试结果也会有不同;第三,很多机器学习算法本身有一定的随机性,即便用相同的参数设置在同一个测试集上多次运行,其结果也会有不同,那么,有没有适当的方法对学习器的性能进行比较呢?

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标签: ROC曲线

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