Comparing Classifier's Performance Based on Confidence Interval of the ROC
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F18%3APU128190" target="_blank" >RIV/00216305:26220/18:PU128190 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.semanticscholar.org/paper/Comparing-Classifier's-Performance-Based-on-of-the-Pomenkova-Malach/be1ce6939f50043d957c1deaa511465b76e2fc3d" target="_blank" >https://www.semanticscholar.org/paper/Comparing-Classifier's-Performance-Based-on-of-the-Pomenkova-Malach/be1ce6939f50043d957c1deaa511465b76e2fc3d</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.13164/re.2018.0827" target="_blank" >10.13164/re.2018.0827</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparing Classifier's Performance Based on Confidence Interval of the ROC
Popis výsledku v původním jazyce
This paper proposes a new methodology for comparing two performance methods based on confidence interval for the ROC curve. The methods performed and compared are two algorithms for face recognition. The novelty of the paper is three-fold: i) designing a methodology for the comparison of decision making algorithms via confidence intervals of ROC curves; ii) investigating how sample sizes influence the properties of the particular methods; iii) recommendations for a general comparison of decision making algorithms via confidence intervals of ROC curves. To support our conclusions we investigate and demonstrate several approaches for constructing parametric confidence intervals on real data. Thus, we present a non-traditional and reliable way of reporting pattern recognition results using ROC curves with confidence intervals.
Název v anglickém jazyce
Comparing Classifier's Performance Based on Confidence Interval of the ROC
Popis výsledku anglicky
This paper proposes a new methodology for comparing two performance methods based on confidence interval for the ROC curve. The methods performed and compared are two algorithms for face recognition. The novelty of the paper is three-fold: i) designing a methodology for the comparison of decision making algorithms via confidence intervals of ROC curves; ii) investigating how sample sizes influence the properties of the particular methods; iii) recommendations for a general comparison of decision making algorithms via confidence intervals of ROC curves. To support our conclusions we investigate and demonstrate several approaches for constructing parametric confidence intervals on real data. Thus, we present a non-traditional and reliable way of reporting pattern recognition results using ROC curves with confidence intervals.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
10103 - Statistics and probability
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LO1401" target="_blank" >LO1401: Interdisciplinární výzkum bezdrátových technologií</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Radioengineering
ISSN
1210-2512
e-ISSN
—
Svazek periodika
27
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
827-834
Kód UT WoS článku
000444598500026
EID výsledku v databázi Scopus
—