Boostingにおける適応的しきい値調整による精子検出の分析

摘要

検出問題では検出率(True Positive Rate: TPR)と偽陽性率(False Positive Rate: FPR)のいずれかが重要視される。これはTPRとFPRがトレードオフの関係にあるためである。トレードオフの関係にあるTPRとFPRを制御するために，偽陽性•偽陰性の検出に対して異なる罰則値を設定する学習問題がcost-sensitive learningである。