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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.7
- 수록면
- 759 - 770 (12page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2019.30.4.759
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현실적인 분류모형에서 스코어 확률변수의 선형결합으로 표현되는 ROC 곡선 또는 곡면에서 AUC (area under the ROC curve) 또는 VUS (volume under the ROC surface)를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법과 특정 구간의 부분 AUC를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법에 관한 많은 연구문헌이 있다. 본 연구에서는 동일한 구간 폭을 갖는 다른 부분 AUC들과 비교할 수 있는 표준화된 부분 AUC 통계량을 제안하고, 이를 바탕으로 판별력이 높은 구간에서의 선형계수를 추정하는 대안적인 부분 AUC 접근방법을 제안한다. 그리고 ROC 곡면의 부분 VUS 접근방법으로 확장하고, 판별력이 가장 높은 구간에 최적의 두 분류점이 존재함을 탐색한다.
목차
요약
1. 서론
2. 표준화된 pAUC 접근방법
3. 표준화된 pVUS 접근방법
4. 실증 예제
5. 결론
References
Abstract
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Connell, F. A. / 1985 / Measures of gain in certainty from a diagnostic test / American Journal of Epidemiology 121:744~753
Da Silva, J. E. / 2000 / Classification of breast tissue by electrical impedance spectroscopy / Medical and Biological Engineering and Computing 38:26~30
Dodd, L. E. / 2003 / Partial AUC estimation and regression / Biometrics 59:614~623
조민호 / 2015 / Two optimal threshold criteria for ROC analysis / 한국데이터정보과학회지 26(1):255~260
홍종선 / 2013 / ROC 곡면에서 VUS의 판단기준 / 응용통계연구 26(6):977~985
Da Silva, J. E. / 2000 / Classification of breast tissue by electrical impedance spectroscopy / Medical and Biological Engineering and Computing 38:26~30
Dodd, L. E. / 2003 / Partial AUC estimation and regression / Biometrics 59:614~623
조민호 / 2015 / Two optimal threshold criteria for ROC analysis / 한국데이터정보과학회지 26(1):255~260
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