All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Evaluating classifiers using ROC curves

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F06%3A00001868" target="_blank" >RIV/62690094:18450/06:00001868 - isvavai.cz</a>

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    čeština

  • Original language name

    Hodnocení klasifikačních modelů pomocí ROC křivek

  • Original language description

    Příspěvek popisuje konstrukci ROC křivky, nástroje pro hodnocení klasifikačních algoritmů. Ke konstrukci ROC křivek pro klasifikační algoritmy implementované ve statistickém a data miningovém systému STATISTICA je využit makrojazyk Visual Basic. Makro sestavuje ROC křivky pro jakýkoli klasifikační model, který poskytuje odhady aposteriorních pravděpodobností, a který byl uložen v PMML formátu (Predictive Model Markup Language). Sestavené ROC křivky jsou spolu s predikcemi, maticí záměn, odhadem AUC a její směrodatné chyby ukládány do jednoho pracovního sešitu. ROC křivky nejsou, kromě neuronových sítí, k hodnocení klasifikátorů v systému STATISTICA používány, a tak proceduru sestavení ROC křivek pro ostatní klasifikační algoritmy umožňuje vytvořené makro, jehož použití je v tomto příspěvku popsáno.

  • Czech name

    Hodnocení klasifikačních modelů pomocí ROC křivek

  • Czech description

    Příspěvek popisuje konstrukci ROC křivky, nástroje pro hodnocení klasifikačních algoritmů. Ke konstrukci ROC křivek pro klasifikační algoritmy implementované ve statistickém a data miningovém systému STATISTICA je využit makrojazyk Visual Basic. Makro sestavuje ROC křivky pro jakýkoli klasifikační model, který poskytuje odhady aposteriorních pravděpodobností, a který byl uložen v PMML formátu (Predictive Model Markup Language). Sestavené ROC křivky jsou spolu s predikcemi, maticí záměn, odhadem AUC a její směrodatné chyby ukládány do jednoho pracovního sešitu. ROC křivky nejsou, kromě neuronových sítí, k hodnocení klasifikátorů v systému STATISTICA používány, a tak proceduru sestavení ROC křivek pro ostatní klasifikační algoritmy umožňuje vytvořené makro, jehož použití je v tomto příspěvku popsáno.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

    BB - Applied statistics, operational research

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

    <a href="/en/project/GA402%2F04%2F1308" target="_blank" >GA402/04/1308: Classification models and the assessment of their predictive properties</a><br>

  • Continuities

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Others

  • Publication year

    2006

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    Zborník príspevkov z medzinárodnej vedeckej konferencie doktorandov a mladých výskumných pracovníkov Doctus 2006

  • ISBN

    80-88954-36-3

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Number of pages

    4

  • Pages from-to

    59-62

  • Publisher name

    AT Publishing - PhDr. Marta Horváthová

  • Place of publication

    Bratislava

  • Event location

  • Event date

  • Type of event by nationality

  • UT code for WoS article