論文の概要: The VOROS: Lifting ROC curves to 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18689v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 20:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 16:53:06.020623
• Title: The VOROS: Lifting ROC curves to 3D
• Title（参考訳）: VOROS:ROC曲線を3Dにリフティング
• Authors: Christopher Ratigan and Lenore Cowen
• Abstract要約: ROC曲線の下の領域は、しばしば異なる二項分類器の相対的な性能のランク付けに使用される測度である。 これらのコストを捉えるために3次元を導入し、自然な方法でROC曲面にROC曲線を持ち上げる。 VOROSは、古典的データセットと近代的なデータセットの両方において、異なる分類器のコストをよりよく捉えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The area under the ROC curve is a common measure that is often used to rank the relative performance of different binary classifiers. However, as has been also previously noted, it can be a measure that ill-captures the benefits of different classifiers when either the true class values or misclassification costs are highly unbalanced between the two classes. We introduce a third dimension to capture these costs, and lift the ROC curve to a ROC surface in a natural way. We study both this surface and introduce the VOROS, the volume over this ROC surface, as a 3D generalization of the 2D area under the ROC curve. For problems where there are only bounds on the expected costs or class imbalances, we restrict consideration to the volume of the appropriate subregion of the ROC surface. We show how the VOROS can better capture the costs of different classifiers on both a classical and a modern example dataset.
• Abstract（参考訳）: ROC曲線の下の領域は、しばしば異なる二項分類器の相対的性能のランク付けに使用される一般的な測度である。 しかし、前述したように、真のクラス値または誤分類コストが2つのクラス間で非常に不均衡である場合、異なる分類器の利点を補う尺度である。 これらのコストを捉えるために3次元を導入し、自然な方法でROC曲面にROC曲線を持ち上げる。 我々はこの曲面と、このROC曲面上の体積であるVOROSを、ROC曲線の下での2次元領域の3次元一般化として導入する。 期待されるコストやクラス不均衡にのみ制約がある問題に対しては、ROC曲面の適切な部分領域の体積について考慮する。 vorosが古典的なデータセットと現代的なデータセットの両方で、異なる分類器のコストをよりよく捉える方法を示します。

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