分类器性能评估中的函数相关性
机器学习
2020-02-04 v3 机器学习
统计理论
应用统计
统计方法学
统计理论
摘要
在统计分类与机器学习，以及社会科学和其他科学中，人们已提出多种关联度量用于评估和比较单个分类器、评分者及其群体。本文引入、论证并探究了若干新的关联度量，我们称之为CO-、ANTI-和COANTI-相关系数，并证明它们是分类混淆矩阵的强有力工具。我们通过若干实例说明了这些新系数的性能，并由此得出结论：这些系数在意义上不同于文献中已有的那些，因而是新的对象。
引用
@article{arxiv.1905.04667,
title = {Functional Correlations in the Pursuit of Performance Assessment of Classifiers},
author = {Nadezhda Gribkova and Ričardas Zitikis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.04667},
year = {2020}
}
备注
23 pages