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摘要
为了克服传统分类算法指标存在的不足,即分类准确度、精确度和检测概率等指标对类别先验概率不具有稳健性,采用基于雷达接收机工作特性曲线即ROC曲线的评估方法来评估两类分类算法,通过参数法或非参数法建立ROC曲线,使用几率点欧氏距离、曲线下面积、最佳阈值点等指标对两类算法进行性能评估。实验结果表明,相对于传统算法,基于ROC曲线的评估方法的性能得到了很大的提高,在分类器识别算法性能评估中是一种有效的评估方法。
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为了克服传统分类算法指标存在的不足,即分类准确度、精确度和检测概率等指标对类别先验概率不具有稳健性,采用基于雷达接收机工作特性曲线即ROC曲线的评估方法来评估两类分类算法,通过参数法或非参数法建立ROC曲线,使用几率点欧氏距离、曲线下面积、最佳阈值点等指标对两类算法进行性能评估。实验结果表明,相对于传统算法,基于ROC曲线的评估方法的性能得到了很大的提高,在分类器识别算法性能评估中是一种有效的评估方法。
