基于分辨粒度的gROC曲线分析方法

ROC曲线是模型选择的一种重要方法,但ROC曲线的不确定性影响了模型选择的准确性.基于分辨粒度,从反映得分的不确定性的角度提出gROC和gAUC的概念,从理论上讨论了gROC的若干性质.在给出其算法之后,利用双正态模型检验了gROC的合理性.在此基础上,提出了两个模型选择度量——λAUC和ρAUC,并在UCI数据集上验证了该模型选择度量的高效性.实验结果表明,gROC能够有效反映ROC曲线的不确定性,基于λAUC和ρAUC的模型选择方法优于基于AUC或sAUC的模型选择方法,在某些情况下,gROC具有更强的对分类器性能的比较能力