Sammanfattning Detta papper introducerar kostnadskurvor, en grafisk teknik för att visualisera prestanda (felfrekvens eller förväntad kostnad) för 2-klassificerare i hela sortimentet av möjliga klassdistributioner och felklassificeringskostnader. Kostnadskurvor visas vara överlägsna ROC-kurvor för att visualisera klassificeringsprestanda för de flesta ändamål. Detta beror på att de visuellt stöder flera avgörande typer av prestandabedömning som inte kan göras enkelt med ROC-kurvor, såsom att visa konfidensintervall på en klassificerings prestanda, och visualisera den statistiska signifikansen av skillnaden i prestanda för två klassificeringar. Ett programvaruverktyg som stöder all kostnadskurvaanalys som beskrivs i detta dokument är tillgängligt från författarna.
Drummond och Holte REF föreslog en visualiseringsteknik kallad "Cost Curve", som kan ta hänsyn till kostnadsvillkor för att visa konfidensintervall för klassificeringens prestanda.
Cost curves: An improved method for visualizing classifier performance
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}