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balanced error rate

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  1. TOOL · CL_233222 ·

    用于贝叶斯最优BER和AUC的二元分类新估计量

    研究人员开发了用于估计二元分类任务中贝叶斯最优平衡错误率（BER）和ROC曲线下面积（AUC）的新方法。这些估计量即使在软标签被损坏且类别先验未知的情况下也能工作，利用等渗回归来近似干净的软标签。所提出的框架还包括一个评估程序，扩展了FeeBee系统，用于在不知道真实最优值的情况下评估这些估计量在真实数据集上的性能。