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分类器评价问题求助
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由于本人不是计算机专业的学生，只是借助分类器评价手段解决本专业的一点问题，对于分类器问题了解得还不是特别充分。但是还是希望能得到虫友们的指点。 1.目前大部分针对ROC图的研究，都是基于连续型分类器而言的。而对于离散型的分类器，每次的分类结果在ROC图上仅仅对应一个点，那么应该如何评价这些点的好坏呢，是否能通过测量其到对角线的距离来确定？或者有其他方法？ 2.针对连续型多分类器的评价问题，已有MAUC作为工具对其进行评价，但是在离散型的多分类器中，无法做出ROC曲线并计算AUC值，这种情况下如何对其进行评价呢？ 3.针对离散型分类器的代价敏感问题，在建立代价矩阵之后，是否只能通过总代价函数来对其进行评价？有没有其他方法可以将代价矩阵中的代价信息整合进ROC图中进行表示，从而进一步进行比较。 |
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