Notice bibliographique
Résumé
Our discussion in the last chapter focused on performance measures that relied solely on the information obtained from the confusion matrix. Consequently it did not take into consideration measures that either incorporate information in addition to that conveyed by the confusion matrix or account for classifiers that are not discrete. In this chapter, we extend our discussion to incorporate some of these measures. In particular, we focus on measures associated with scoring classifiers. A scoring classifier typically outputs a real-valued score on each instance. This real-valued score need not necessarily be the likelihood of the test instance over a class, although such probabilistic classifiers can be considered to be a special case of scoring classifiers. The scores output by the classifiers over the test instances can then be thresholded to obtain class memberships for instances (e.g., all examples with scores above the threshold are labeled as positive, whereas those with scores below it are labeled as negative). Graphical analysis methods and the associated performance measures have proven to be very effective tools in studying both the behavior and the performance of such scoring classifiers. Among these, the receiver operating characteristic (ROC) analysis has shown significant promise and hence has gained considerable popularity as a graphical measure of choice. We discuss ROC analysis in significant detail. We also discuss some alternative graphical measures that can be applied depending on the domain of application and assessment criterion of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».