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 införde nyligen kostnadskurvor som en visuell representation av prestandan för tvågruppers klassificeringar för alla klassdistributioner och felklassificeringskostnader.
Cost curves: An improved method for visualizing classifier performance
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}