BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Misztal Małgorzata (University of Lodz, Poland)
Tytuł
On Selected Methods for Evaluating Classification Models
O wybranych metodach oceny modeli klasyfikacyjnych
Źródło
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2014, vol. 3, t. 302, s. 161-173, tab., rys., bibliogr. 13 poz.
Tytuł własny numeru
Multivariate Statistical Analysis. New methods and innovative applications
Słowa kluczowe
Metody klasyfikacyjne, Klasyfikacja kredytów
Classification methods, Classification of loans
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Tradycyjnym narzędziem oceny jakości modeli klasyfikacyjnych w przypadku zagadnienia klasyfikacji obiektów do dwóch klas jest krzywa ROC oraz wielkość pola pod krzywą (AUC). Wśród nowych, zaproponowanych w ostatnich latach metod oceniających zdolność predykcyjną klasyfikatorów wymienić można tablice reklasyfikacyjne (reclassification tables - Cook, 2008), zaproponowane przez Pencinę et al. (2008) wskaźniki: NRI (Net Reclassification Improvement) i IDI (Integrated Discrimination Improvement) oraz analizę krzywych decyzyjnych (decision curve analysis - Vickers & Elkin, 2006). W artykule zaprezentowano wymienione metody oceny klasyfikatorów a rozważania zilustrowano przykładami zastosowań tych metod w klasyfikacji kredytobiorców. (abstrakt oryginalny)

Traditional measures for assessing the performance of classification models for binary outcomes are the ROC curve and the area under the ROC curve (AUC). Reclassification tables (Cook, 2008), net reclassification improvement (NRI) and integrated discrimination improvement (IDI) (Pencina et al., 2008) or decision - analytic measures with decision curve analysis (Vickers & Elkin, 2006) have been recently proposed for evaluating the predictive ability of classifiers. This paper analyzes the measures mentioned above with some credit taking application. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Cook N. R. (2008), Statistical Evaluation of Prognostic versus Diagnostic Models: Beyond the ROC Curve, "Clinical Chemistry" 54:1, pp. 17-23.
  2. Fawcett T. (2006), An Introduction to ROC analysis, "Pattern Recognition Letters", 27, pp. 861-874.
  3. Fielding A. H. (2007), Cluster and Classification Techniques for the Biosciences, Cambridge University Press, Cambridge.
  4. Krzanowski W. J., Hand D. J. (2009), ROC Curves for Continuous Data, CRC Press, Boca Raton - London - New York.
  5. Kundu S., Aulchenko Y. S., Janssens A. C. J. W., (2011), PredictABEL: an R package for the assessment of risk prediction models, "European Journal of Epidemiology", 2011; 26, pp. 261-264.
  6. Peirce C. S. (1884), The Numerical Measure of the Success of Predictions, "Science", Vol. 4, No. 93, pp. 453-454.
  7. Pencina M. J., D'Agostino R. B. Sr, D'Agostino R. B. Jr, Vasan R. S. (2008), Evaluating the added predictive ability of a new marker: From area under the ROC curve to reclassification and beyond, "Statistics in Medicine", 27, pp. 157-172.
  8. Pencina M. J., D'Agostino R. B. Sr, Steyerberg E. W. (2011), Extensions of net reclassification improvement calculations to measure usefulness of new biomarkers, "Statistics in Medicine", 30, pp. 11-21.
  9. Steyerberg E. W., Van Calster B., Pencina M. J. (2011), Performance Measures for Prediction Models and Markers: Evaluation of Predictions and Classifications, "Revista Española de Cardiología", 64(9), pp. 788-794.
  10. Steyerberg E. W., Vickers A. J., Cook N. R., Gerds T., Gonen M., Obuchowski N., Pencina M. J., Kattan M. W. (2010), Assessing the Performance of Prediction Models. A Framework for Traditional and Novel Measures, "Epidemiology", Vol. 21, No 1, pp. 128-138.
  11. Vickers A. J., Cronin A. M., Elkin E. B., Gonen M. (2008), Extensions to decision curve analysis, a novel method for evaluating diagnostic tests, prediction models and molecular markers, "BMC Medical Informatics and Decision Making", 2008, 8:53.
  12. Vickers A. J., Elkin E. B. (2006), Decision curve analysis: a novel method for evaluating prediction models, "Medical Decision Making", 26, pp. 565-574.
  13. Youden W. J. (1950), Index for Rating diagnostic Tests, "Cancer", 3, pp. 32-35.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0208-6018
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu