Arealen under ROC-kurvan (AUC) är en allmänt använd prestandamått inom maskininlärning. I flera tillämpningar, från rankning till biometrisk screening till medicin, mäts emellertid prestanda inte i fråga om hela arean under ROC-kurvan utan i fråga om den partiella arean under ROC-kurvan mellan två falskt positiva tal. I denna bokstav utvecklar vi stödvektoralgoritmer för att direkt optimera den partiella AUC mellan två falskt positiva frekvenser. Våra metoder bygger på att minimera en lämplig proxy eller surrogatmål för det partiella AUC-felet. När det gäller fullt AUC kan man enkelt konstruera och optimera konvexa surrogat genom att uttrycka prestandamåttet som en summering av parvisa termer. Den partiella AUC, å andra sidan, medger inte en så enkel nedbrytbar struktur, vilket gör det mer utmanande att utforma och optimera (tät) konvex surrogat för denna åtgärd. Vårt tillvägagångssätt bygger på den strukturella SVM-ramen för Joachims (2005) för att designa konvexa surrogat för partiell AUC och löser det resulterande optimeringsproblemet med hjälp av en skärplanslösare. Till skillnad från den fulla AUC, där den kombinatoriska optimering som behövs i varje iteration av skärplanet lösaren kan brytas ner och lösas effektivt, motsvarande problem för den partiella AUC är svårare att bryta ner. Ett av våra viktigaste bidrag är en polynomalgoritm för att lösa det kombinatoriska optimeringsproblem som är förknippat med partiell AUC. Vi utvecklar också en metod för att optimera en stramare icke konvex gångjärnsförlustbaserad surrogat för partiell AUC med hjälp av differens-av-konvex programmering. Våra experiment på en mängd olika verkliga och benchmarking uppgifter bekräftar effektiviteten av de föreslagna metoderna.
Stöd Vector Algoritmer föreslogs för att maximera den partiella arean under ROC-kurvan mellan två falska positiva värden, vilket är intressant i flera tillämpningar, t.ex. rankning, biometrisk screening och medicin REF.
Support Vector Algorithms for Optimizing the Partial Area under the ROC Curve
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}