Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The Application of the ROC Curve to Classification and Regression Trees

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60162694%3AG42__%2F11%3A00502722" target="_blank" >RIV/60162694:G42__/11:00502722 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://vavtest.unob.cz/registr" target="_blank" >http://vavtest.unob.cz/registr</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Application of the ROC Curve to Classification and Regression Trees

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The classification and regression trees (CART) methodology plays an important role in many branches, especially when it is necessary to differentiate between two or more populations. The splitting rule in the CART is considered to be the decisive factorof the algorithm. The conventional method of the splitting has been proposed by Breiman et al. (1984). The contribution is focused on the implementation of the receiver operating characteristic curves (ROC) to the classification and regression tree analysis as the alternative splitting of nonterminal nodes. First, a brief introduction of the CART methodology and ROC curves theory (including basic properties and different techniques of estimation) is mentioned. Finally, two possibilities how to incorporate ROC curves into the CART construction are suggested.

  • Název v anglickém jazyce

    The Application of the ROC Curve to Classification and Regression Trees

  • Popis výsledku anglicky

    The classification and regression trees (CART) methodology plays an important role in many branches, especially when it is necessary to differentiate between two or more populations. The splitting rule in the CART is considered to be the decisive factorof the algorithm. The conventional method of the splitting has been proposed by Breiman et al. (1984). The contribution is focused on the implementation of the receiver operating characteristic curves (ROC) to the classification and regression tree analysis as the alternative splitting of nonterminal nodes. First, a brief introduction of the CART methodology and ROC curves theory (including basic properties and different techniques of estimation) is mentioned. Finally, two possibilities how to incorporate ROC curves into the CART construction are suggested.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    KA - Vojenství

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

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