SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:his-2096"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:his-2096" > Maximizing the Area...

  • Boström, HenrikHögskolan i Skövde,Institutionen för kommunikation och information,Forskningscentrum för Informationsteknologi,Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information (författare)

Maximizing the Area under the ROC Curve with Decision Lists and Rule Sets

  • Artikel/kapitelEngelska2007

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Society for Industrial and Applied Mathematics,2007
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:his-2096
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:his:diva-2096URI
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-221459URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • QC 20180119
  • Decision lists (or ordered rule sets) have two attractive properties compared to unordered rule sets: they require a simpler classi¯cation procedure and they allow for a more compact representation. However, it is an open question what effect these properties have on the area under the ROC curve (AUC). Two ways of forming decision lists are considered in this study: by generating a sequence of rules, with a default rule for one of the classes, and by imposing an order upon rules that have been generated for all classes. An empirical investigation shows that the latter method gives a significantly higher AUC than the former, demonstrating that the compactness obtained by using one of the classes as a default is indeed associated with a cost. Furthermore, by using all applicable rules rather than the first in an ordered set, an even further significant improvement in AUC is obtained, demonstrating that the simple classification procedure is also associated with a cost. The observed gains in AUC for unordered rule sets compared to decision lists can be explained by that learning rules for all classes as well as combining multiple rules allow for examples to be ranked according to a more fine-grained scale compared to when applying rules in a fixed order and providing a default rule for one of the classes.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Högskolan i SkövdeInstitutionen för kommunikation och information (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Proceedings of the 7th SIAM International Conference on Data Mining: Society for Industrial and Applied Mathematics, s. 27-349780898716306

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy