Abstrakt. Arealen under ROC-kurvan, eller motsvarande Gini-index, är ett allmänt använt mått på prestanda för övervakade klassificeringsregler. Den har den attraktiva egenskapen att den kringgår behovet av att specificera kostnaderna för de olika typerna av felklassificering. Den enkla blanketten gäller dock endast för två klasser. Vi utvidgar definitionen till fler än två klasser genom genomsnittliga parvisa jämförelser. Denna åtgärd minskar till standardformuläret i det tvåklassiga fallet. Vi jämför dess egenskaper med standardmåttet för proportion korrekt och en alternativ definition av proportion korrekt baserat på parvis jämförelse av klasser för ett enkelt konstgjort fall och illustrerar dess tillämpning på åtta datamängder. När det gäller de datamängder som vi undersökte gav åtgärderna liknande, men inte identiska resultat, som återspeglade de olika aspekter av prestanda som de mätte. Precis som arealen under ROC-kurvan är den åtgärd vi föreslår användbar i de många situationer där det är omöjligt att ge kostnader för de olika typerna av felklassificering.
I REF utvidgades definitionen av AUC i två klasser med genomsnittliga parvisa jämförelser.
A Simple Generalisation of the Area Under the ROC Curve for Multiple Class Classification Problems
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}