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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 477 - 488 (12page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2020.31.4.477
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현실에서 스코어 값이 특정값 이상이거나 이하일 때 질병으로 분류되는 경우가 발생한다. 이런 상황에서는 ROC 곡선의 기본적인 가정이 만족하지 않아 ROC 곡선이 대각선 아래에도 구현되어 AUC가 0.5에 가까운 값을 갖는 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ROC 곡선 일반화 (ROC curve generalization; gROC) 함수와 이 곡선의 아래 면적 (area under the generalized ROC curve; gAUC) 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 ROC 곡선의 기본적인 가정이 만족하지 않은 다양한 상황을 고려하고, 이런 경우에서의 gROC 함수와 gAUC 연구를 확장한다. 질병과 정상상태의 분포함수를 다양한 정규분포와 정규혼합분포로 설정하여 gROC 함수와 gAUC를 표현하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 결과를 탐색한다. 최대화하는 gROC 함수와 gAU를 바탕으로 gROC 함수의 판별력이 ROC 곡선의 판별력보다 향상되었음을 발견하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 다양한 gROC와 gAUC
3. 모의실험과 비교
4. 결론
References
Abstract
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Bradley, A. P. / 1997 / The use of the area under the ROC curve in the evaluation of machine learning algorithms / Pattern Recognition 30:1145~1159
Centor, R. N. / 1991 / Signal detectability : The use of ROC curves and their analyses / Medical Decision Making 11:102~106
Egan, J. P. / 1975 / Signal detection theory and ROC analysis / Academic Press
Engelmann, B. / 2003 / Testing rating accuracy / Risk 16:82~86
Fawcett, T. / 2006 / An introduction to ROC analysis / Pattern Recognition Letters 27:861~874
Centor, R. N. / 1991 / Signal detectability : The use of ROC curves and their analyses / Medical Decision Making 11:102~106
Egan, J. P. / 1975 / Signal detection theory and ROC analysis / Academic Press
Engelmann, B. / 2003 / Testing rating accuracy / Risk 16:82~86
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