OPTIMIZATION CHALLENGE: AREA UNDER RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC AS A LOSS FUNCTION IN GENERALIZED LINEAR MODELS
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F10%3APU88680" target="_blank" >RIV/00216305:26220/10:PU88680 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
OPTIMIZATION CHALLENGE: AREA UNDER RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC AS A LOSS FUNCTION IN GENERALIZED LINEAR MODELS
Popis výsledku v původním jazyce
The specific group of models are binary regression classifiers, e.g. the logit model. These models are built based on the quantitative loss functions like maximum likelihood estimation but their performance is obviously expressed by qualitative measure like accuracy or area under the receiver operating characteristic. In this paper we demonstrate the informational difference between quantitative a qualitative measures and suggest an alternative approach to setup of linear models based on the qualitativemeasure and genetic algorithms. We achieved statistically significant improvement of linear model setup by use of genetic algorithm, which overperforms equivalent logit model.
Název v anglickém jazyce
OPTIMIZATION CHALLENGE: AREA UNDER RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC AS A LOSS FUNCTION IN GENERALIZED LINEAR MODELS
Popis výsledku anglicky
The specific group of models are binary regression classifiers, e.g. the logit model. These models are built based on the quantitative loss functions like maximum likelihood estimation but their performance is obviously expressed by qualitative measure like accuracy or area under the receiver operating characteristic. In this paper we demonstrate the informational difference between quantitative a qualitative measures and suggest an alternative approach to setup of linear models based on the qualitativemeasure and genetic algorithms. We achieved statistically significant improvement of linear model setup by use of genetic algorithm, which overperforms equivalent logit model.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1897" target="_blank" >GA102/09/1897: Bezpečnost automobilové dopravy - BAD</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
MENDEL 2010
ISBN
978-80-214-4120-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Brno University of Technology
Místo vydání
Brno, Czech Republic
Místo konání akce
Brno University of Technology
Datum konání akce
23. 6. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000288144100005