An exact approach to maximize area under receiver operator characteristic curve for multi-instance learning

Bu çalışmanın amacı çoklu örnek sınıflandırma problemini Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) eğrisi altındaki alanı (yani, AUC) doğrudan maksimize ederek çözmektir. Çok örnekli sınıflandırma için mümkün olan en iyi hiperdüzlem tabanlı sınıflandırıcıyı üreten karma bir tamsayı doğrusal programlama modeli türetilmiştir. Çalışmamız, kıyaslama örnekleri için çapraz doğrulama (CV) sonuçlarını yansıtan hiperdüze tabanlı yaklaşımların potansiyeline ışık tutmaktadır. Doğrudan AUC'yi en üst düzeye çıkardıkça, hiperdüze tabanlı bir sınıflandırıcı sadece şans eseri bu yazıda sunulanlardan daha iyi bir CV doğruluğu sağlayabilir. Son olarak, AUC'yi maksimize eden doğrusal olmayan sınıflandırıcılar üretmek için çekirdek püf noktasının nasıl uygulanabileceğini sunuyoruz.