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학술저널
저자정보
홍종선 (성균관대학교) 임동휘 (성균관대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제4호
발행연도
2020.7
수록면
537 - 548 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.4.537

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ROC (receiver operating characteristic) 곡선 이하의 면적 (area under the ROC curve; AUC) 값이 0.5 이상인 경우에 두 생존함수의 평균 차이를 기반으로 AUC 측도의 13단계 판단기준은 생존 함수의 모양 변화를 파악하지 못한다. 또한 일반적인 가정이 성립하지 않아 AUC 값이 0.5 이하인 경우에는 AUC 판단기준을 사용할 수 없다. 생존함수의 평균뿐만 아니라 모양까지도 파악할 수 있는 중복 (overlap; OVL) 측도를 활용하여 본 연구에서는 AUC와 콜모고르브-스미르노브 통계량의 관계식을 이용한 OVL 측도의 13단계 판단기준을 제안한다. 특히 AUC 판단기준을 사용할 수 없는 AUC 값이 0.5 이하인 경우에 대해서도 OVL 측도의 판단기준을 제시하였다. 그리고 두 생존함수의 분산이 다른 일반적인 경우에 OVL 값은 평균 차이에 의존하지 않는 단점이 있으나, 표준화된 평균 차이가 커지면 OVL 값은 OVL 판단기준의 범위값에 수렴함을 탐색하였다. 그러므로 두 분포의 판별적을 단계별로 판단하는 대안적인 방법으로 OVL 판단기준은 AUC 판단기준보다 폭 넓게 사용할 수 있다.
#분류점 #생존함수 #판별 #AUC #discriminant #survival function #threshold

목차

요약
1. 서론
2. OVL과 AUC의 관계
3. OVL의 판단기준
4. OVL 판단기준을 위한 다양한 분포
5. 동일하지 않은 분산을 갖는 경우의 OVL 판단기준
6. 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 google schola Centor, R. N. / 1991 / Signal detectability : The use of ROC curves and their analyses / Medical Decision Making 11:102~106 google schola Engelmann, B. / 2003 / Testing rating accuracy / Risk 16:82~86 google schola Faraggi, D. / 2002 / Estimation of the area under the ROC curve / Statistics in Medicine 21:3093~3106 google schola Fawcett, T. / 2006 / An introduction to ROC analysis / Pattern Recognition Letters 27:861~874 google schola

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