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A CROC stronger than ROC: measuring, visualizing and optimizing early retrieval

机译:比ROC更强的CROC:测量,可视化和优化早期检索

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摘要

Motivation: The performance of classifiers is often assessed using Receiver Operating Characteristic ROC [or (AC) accumulation curve or enrichment curve] curves and the corresponding areas under the curves (AUCs). However, in many fundamental problems ranging from information retrieval to drug discovery, only the very top of the ranked list of predictions is of any interest and ROCs and AUCs are not very useful. New metrics, visualizations and optimization tools are needed to address this ‘early retrieval’ problem.
机译:动机:通常使用接收器工作特性ROC [或(AC)累积曲线或富集曲线]曲线和曲线下的相应区域(AUC)来评估分类器的性能。但是,在从信息检索到药物发现等许多基本问题中,只有排名最高的预测列表才有意义,ROC和AUC并不是很有用。需要新的指标,可视化和优化工具来解决“早期检索”问题。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第10期|p.1348-1356|共9页
  • 作者

    Pierre Baldi;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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