Интервальные доверительные оценки для показателей качества бинарных классификаторов — ROC-кривых, AUC для случая малых выборок

Доверительные интервалы эмпирические функции распределения полиномиальное распределение пуассоновское распределение ROC-кривая бинарный классификатор.

Особенности скоростного торцевого удара металлических пластин, Исследование газоразрядной стратифицированной плазмы с использованием среды Phywe Measure, ...

УДК 519.233.24 Интервальные доверительные оценки для показателей качества бинарных классификаторов — ROC-кривых, AUC для случая малых выборок С.Ю. Гуськов, В.В. Лёвин АО «Банк ЗЕНИТ», Москва, 127566, Россия На основе представления полиномиального распределения как условного совместного распределения независимых пуассоновских случайных величин получены доверительные интервалы для эмпирических функций распределения, построенных по группированным данным. <...> Оценки доверительных границ далее применяются при построении доверительных интервалов для ROC-кривых. <...> Указанные оценки могут быть использованы в автоматизированных процедурах контроля качества продукции при обнаружении и идентификации несплошностей, аномалий в структуре конструкционных материалов и их элементов, для повышения надежности и эффективности этих процедур при малых объемах выборок. <...> Ключевые слова: доверительные интервалы, эмпирические функции распределения, полиномиальное распределение, пуассоновское распределение, ROC-кривая, бинарный классификатор. <...> В работе представлен подход к построению доверительных границ для показателей качества бинарных классификаторов — ROC-кривых и связанных с ними характеристик (AUC, AR, CAP [1, 2]) для случая малых выборок. <...> Предложены оценки доверительных границ для эмпирических функций распределения на основе группированных данных с использованием точных доверительных интервалов для пуассоновского распределения [3–6]. <...> На основе этих оценок построены доверительные границы для ROC-кривых и связанных с ними характеристик [7–9]. <...> Оценки показателей качества классификации могут быть использованы в автоматизированных процедурах выявления дефектов, основанных на обработке визуальной информации, которая поступает в ходе неразрушающего контроля (например, в автомобильной промышленности — снимки структуры отливок металла для выпуска автодеталей, полученные с применением компьютерной томографии, и <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт