sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "roc krivulje".
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
ROC-krivulje za razmerja med angiogenimi in antiangiogenimi dejavniki oz. označevalci ter biofizikalnimi parametri.
ROC krivulje nam omogočajo analizo razlik med aktivnimi in neaktivnimi molekulami ter oceno natančnosti, občutljivosti in specifičnosti metode.
ROC krivulje (angl. receiver operating characteristic) so nazorno in uporabno orodje za primerjavo različnih klasifikacijskih modelov.
ROC krivulje in njihove značilnosti so opisane v številnih dokumentih .
ROC krivulje se pogosto uporabljajo pri oceni uspešnosti virtualnega rešetanja, zaradi česar smo jih tudi mi uporabili v sklopu ene od raziskav27.
ROC krivulje nakazujejo, da se modeli bolj uspešno učijo z vsemi podatki (slika 23).
V poglavju smo predstavili ROC krivulje ter primerjavo empiričnih in napovedanih verjetnosti za tri modele, ki smo jih zgradili v sklopu naloge.
Prednost ROC krivulje je, da je neodvisna od pogostosti bolezni, saj temelji na specifičnosti in občutljivosti, ki nista odvisni od pogostosti bolezni.
Glede na ROC krivulje bi lahko rekli, da so rezultati dokaj podobni in primerljivi za različna razmerja med navadnimi podatki in anomalijami.
Dodatna metrika, ki smo jo uporabili za ovrendnotenje delovanja modela in uspešnosti razvrščanja vzorcev v razrede, je pridobljena iz ROC krivulje (ang.
Kljub navedenih pomanjkljivostim so iz ROC krivulje izvedene številne numerične mere , ki naj bi omogočale bolj neposredno primerjavo modelov med seboj .
Analiza ROC krivulje je metoda, ki je v zadnjih štirih desetletjih postala zelo priljubljana za ocenjevanje točnosti medicinskih diagnostičnih sistemov.
Ogledala sem si tudi ROC krivulje za napovedi izven vreče na učnih množicah in za napovedi na testnih množicah.
Prikaz ROC krivulje je tehnika , ki omogoča vizualen prikaz klasifikatorjeve uspešnosti in bor klasifikacijskega modela na podlagi njegove uspešnosti .
Za izračun ROC krivulje potrebujemo verjetnost s katero model razvrsti podatek v nek razred in pravilen razred razvrščanja.
Prikaz ROC krivulje dejansko prikazuje stopnje resničnih pozitivnih glede na stopnjo napačnih pozitivnih primerov pri izbrani odločitveni meji .
Informacijo o statistični veljavnosti ROC krivulje in skalarnih veličin, povezanih z njo lahko dobimo preko metode bootstrap.
Iz ROC krivulje je razvidno , da je le-ta v prvem delu nekonkavna v vseh opazovanih letih .
ROC krivulje pri asociativni prepoznavi naj ne bile ukrivljene, prav tako naj občutek domačnosti ne bi pripomogel k učinkovitosti asociativne prepoznave (Yonelinas, 1997).
Na sliki 9.2 so izrisane verifikacijske ROC krivulje, ki prikazujejo uspešnost različnih seštevalnih kombinacij, ki jih dobimo s fuzijo modalnosti.