Många maskininlärningsalgoritmer kräver att funktionerna är kategoriska. Därför kräver de att alla numeriskt värderade data diskretiseras till intervaller. I detta dokument presenterar vi en ny diskretiseringsmetod baserad på mätningen av mottagarens driftsegenskaper (ROC) Curve (AUC). Maximal area under ROC kurvbaserad diskretisering (MAD) är en global, statisk och övervakad diskretiseringsmetod. MAD använder den sorterade ordningen av de kontinuerliga värdena för en funktion och diskretiserar funktionen på ett sådant sätt att AUC baserat på den funktionen ska maximeras. Den föreslagna metoden jämförs med alternativa diskretiseringsmetoder som ChiMerge, Entropy-Minimum Beskrivning Längd Princip (MDLP), Fixed Frequency Discretization (FFD) och Proportional Diskretization (PD). FFD och PD har nyligen föreslagits och är utformade för Naïve Bayes lärande. ChiMerge är en sammangående diskretiseringsmetod som MAD-metoden. Utvärderingar utförs i form av M-Mätning, ett AUC-baserat mått för multi-classe classi  och noggrannhetsvärden som erhålls från Naïve Bayes och Aggregating One-Dependence Estimators (AODE) algoritmer med hjälp av verkliga datauppsättningar. Empiriska resultat visar att MAD är en stark kandidat för att vara ett bra alternativ till andra diskretiseringsmetoder.
Kurtcephe och Güvenir REF presenterade en ny metod baserad på mottagarens driftsegenskaper -maximal yta under ROC-kurvabaserad diskretisering (MAD).
A DISCRETIZATION METHOD BASED ON MAXIMIZING THE AREA UNDER RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC CURVE
{'venue': 'IJPRAI', 'journal': 'IJPRAI', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}