罗慧
- 作品数：5 被引量：65H指数：3
- 供职机构：安徽工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的基于AUC的多类分类评估方法被引量：4
- 2008年
- 基于ROC曲线分析的AUC方法最初用于评估二类分类,不能直接解决多类别的评估,如何有效地将其推广到多类别评估中是研究的热点问题。首先介绍一种基于一对多方法的多类别AUC评估方法F-AUC,在此基础上根据二叉树的构造思想提出一种新的多类别评估方法B-AUC。该方法在MBNC实验平台上编程实现,并和F-AUC方法进行比较和分析,结果表明该方法是可行的,在评估效果和速度效果上有良好的性能。
- 秦锋罗慧程泽凯任诗流
- 关键词：多类分类二叉树
- 基于AUC方法评估多类别贝叶斯分类器的性能被引量：2
- 2007年
- 分类器评估一般采用准确性评估。理论证明,基于AUC方法评估分类器优于准确性评估方法,但该方法局限于二类分类问题。提出一种将二类分类问题推广到多类分类问题的新方法,用纠错输出码转换得到转换矩阵,通过转换矩阵把多类分类问题转换成二类分类问题,计算二类分类的平均值来评估分类器的性能。新方法在MBNC实验平台下编程实现,并评估贝叶斯分类器的性能,实验结果表明,这种方法是有效的。
- 秦锋罗慧程泽凯任诗流陈莉
- 关键词：多类分类
- 基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法被引量：51
- 2008年
- 朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器性能,加权参数直接从训练数据中学习得到。权值可以看作是计算某个类的后验概率时,某属性取值对该类别的影响程度。实验结果表明,该算法可行而且有效。
- 秦锋任诗流程泽凯罗慧
- 关键词：朴素贝叶斯属性加权
- 基于ICA方法的朴素贝叶斯分类器被引量：7
- 2007年
- 朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但需要属性独立性假设,无法表示现实世界中属性之间的依赖关系,影响了其分类性能。利用独立分量分析提升朴素贝叶斯分类性能,把样本投影到由独立分量所确定的特征空间,提高了朴素贝叶斯分类器的分类性能。实验结果表明,这种基于独立分量分析的朴素贝叶斯分类器具有良好的性能。
- 秦锋任诗流程泽凯罗慧
- 关键词：独立分量分析朴素贝叶斯
- 基于代价信息的二类分类器性能评估方法被引量：1
- 2008年
- 基于ROC曲线的AUC评估方法能有效评估二类分类器的性能,但是该方法只能评估分类器的总体性能,对代价信息不敏感。基于AUC方法提出用AUCCH方法评估二类分类器性能,该方法在具体代价信息下能分辨出最优分类器,在代价信息未知时能分辨出潜在最优分类器。在MBNC实验平台下编程实现,通过对AUC方法和AUCCH方法实验结果的比较,表明该方法具有有效性和健壮性。
- 姜鹏秦锋罗慧
- 关键词：AUC
