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      부분 AUC와 VUS를 최대화하는 최적분류점 구간

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      https://www.riss.kr/link?id=T15520044

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      For the ROC curve and surface expressed as linear combination score random variables in realistic classification models, there are many research literature estimating linear coefficients to maximize the AUC (area under the ROC curve), VUS (volume under the ROC surface) and pAUC (partial AUC) for a certain interval. In this paper, a standardized pAUC statistic is proposed to compare of other pAUCs which have the same length of intervals, so that an alternative pAUC approach method can be developed to estimate the linear coefficients corresponding to the interval with high discriminant power. The partial VUS approach method is extended to ROC surfaces for estimating the linear coefficient. Moreover, it is found that the optimal thresholds are included in these intervals obtained by these methods.
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      For the ROC curve and surface expressed as linear combination score random variables in realistic classification models, there are many research literature estimating linear coefficients to maximize the AUC (area under the ROC curve), VUS (volume unde...

      For the ROC curve and surface expressed as linear combination score random variables in realistic classification models, there are many research literature estimating linear coefficients to maximize the AUC (area under the ROC curve), VUS (volume under the ROC surface) and pAUC (partial AUC) for a certain interval. In this paper, a standardized pAUC statistic is proposed to compare of other pAUCs which have the same length of intervals, so that an alternative pAUC approach method can be developed to estimate the linear coefficients corresponding to the interval with high discriminant power. The partial VUS approach method is extended to ROC surfaces for estimating the linear coefficient. Moreover, it is found that the optimal thresholds are included in these intervals obtained by these methods.

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      국문 초록 (Abstract)

      현실적인 분류모형에서 스코어 확률변수의 선형결합으로 표현되는 ROC 곡선 (Receiver Operating Characteristic curve) 또는 곡면 (surface)에서 AUC (area under the ROC curve) 또는 VUS (volume under the ROC surface)를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법과 특정 구간의 부분 AUC를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법에 관한 많은 연구문헌이 있다. 본 연구에서는 동일한 구간 폭을 갖는 다른 부분 AUC들과 비교할 수 있는 표준화된 부분 AUC 통계량을 제안하고, 이를 바탕으로 판별력이 높은 구간에서의 선형계수를 추정하는 대안적인 부분 AUC 접근방법을 제안한다. 그리고 ROC 곡면의 부분 VUS 접근방법으로 확장하고, 판별력이 가장 높은 구간에 최적의 두 분류점이 존재함을 탐색한다.
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      현실적인 분류모형에서 스코어 확률변수의 선형결합으로 표현되는 ROC 곡선 (Receiver Operating Characteristic curve) 또는 곡면 (surface)에서 AUC (area under the ROC curve) 또는 VUS (volume under the ROC surface)를 ...

      현실적인 분류모형에서 스코어 확률변수의 선형결합으로 표현되는 ROC 곡선 (Receiver Operating Characteristic curve) 또는 곡면 (surface)에서 AUC (area under the ROC curve) 또는 VUS (volume under the ROC surface)를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법과 특정 구간의 부분 AUC를 최대화하는 선형계수를 추정하는 방법에 관한 많은 연구문헌이 있다. 본 연구에서는 동일한 구간 폭을 갖는 다른 부분 AUC들과 비교할 수 있는 표준화된 부분 AUC 통계량을 제안하고, 이를 바탕으로 판별력이 높은 구간에서의 선형계수를 추정하는 대안적인 부분 AUC 접근방법을 제안한다. 그리고 ROC 곡면의 부분 VUS 접근방법으로 확장하고, 판별력이 가장 높은 구간에 최적의 두 분류점이 존재함을 탐색한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 제1장 서론 1
      • 1.1 연구배경 및 목적 1
      • 1.2 논문구성 3
      • 제2장 ROC 곡선과 ROC 곡면 4
      • 2.1 ROC 곡선 4
      • 제1장 서론 1
      • 1.1 연구배경 및 목적 1
      • 1.2 논문구성 3
      • 제2장 ROC 곡선과 ROC 곡면 4
      • 2.1 ROC 곡선 4
      • 2.2 AUC와 부분 AUC 10
      • 2.3 ROC 곡면 14
      • 2.4 VUS와 부분 VUS 18
      • 제3장 선형 스코어 함수에 대한 AUC와 VUS 접근방법 23
      • 3.1 선형 스코어 함수 23
      • 3.2 AUC 접근방법 26
      • 3.3 pAUC 접근방법 29
      • 3.4 VUS 접근방법 31
      • 제4장 표준화된 pAUC 접근방법 33
      • 4.1 표준화된 pAUC 33
      • 4.2 표준화된 pAUC 접근방법 37
      • 4.3 표준화된 pAUC 접근방법을 이용한 예제 39
      • 4.4 표준화된 pAUC 접근방법을 이용한 실증 예제 41
      • 제5장 표준화된 pVUS 접근방법 43
      • 5.1 표준화된 pVUS 접근방법 43
      • 5.2 표준화된 pVUS 접근방법을 이용한 예제 47
      • 제6장 결론 51
      • 참 고 문 헌 53
      • ABSTRACT 61
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