BO-AUC多类分类评估方法  

Evaluation method of multi-class classification BO-AUC

作　　者：秦锋[1] 杨帆[1] 程泽凯[1] 刘牛[1] 

机构地区：[1]安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002

出　　处：《计算机工程与应用》2012年第5期156-158,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：安徽省教育厅自然科学重点资助项目(No.KJ2007A051)

摘　　要：分类技术是数据挖掘研究的核心技术之一,分类评估也是研究热点,基于AUC评估方法是分类评估领域的研究热点,其中B-AUC评估算法可以有效地评估分类器性能,但该评估方法有不足之处。该分类评估方法建立在不对称的两个类别上,影响了评价结果;根据非完全二叉树思想存储,浪费了存储空间;基于偏二叉树的搜索效率不高。利用完全二叉树的构造思想提出了BO-AUC评估方法,该方法将n个类别的分类问题分解为独立的二类进行成对的计算,可以有效地解决B-AUC的不足,进一步扩展基于AUC的评估标准,在MBNC实验上编程实现该方法,实验结果表明BO-AUC方法的有效性。AUC assessment is the hot pot in data mining,in which B-AUC assessment can effectively assess the classifier performance,but the evaluation method has three disadvantages.This classification is based on two types of asymmetry,which impacts the evaluation results;by non-complete binary tree resulting in waste of storage space;the search based on partial binary tree is not efficient.This paper proposes BO-AUC assessment method which is based on complete binary tree structure and characteristics.This method can effectively solve the shortage of B-AUC.Further expansion of the standard,programmed algorithm is given.Experimental results show that the BO-AUC method achieves good results of classification.

关 键 词：曲线下的面积(AUC)评估 基于二叉树方法求的曲线下的面积(B-AUC) 完全二叉树 优化的基于二叉树方法求的曲线下的面积(BO-AUC) 分类器性能 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]