Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Auc-Roc“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Auc-Roc"
Hong, Chong Sun, und So Yeon Choi. „ROC curve generalization and AUC“. Journal of the Korean Data And Information Science Society 31, Nr. 4 (31.07.2020): 477–88. http://dx.doi.org/10.7465/jkdi.2020.31.4.477.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Chong Sun, und Dae Soon Yang. „ROC curve and AUC for linear growth models“. Journal of the Korean Data and Information Science Society 26, Nr. 6 (30.11.2015): 1367–75. http://dx.doi.org/10.7465/jkdi.2015.26.6.1367.
Der volle Inhalt der QuelleМинин, А. С. „Бинаризация вероятностного прогноза методом ROC AUC“. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ 104, Nr. 14 (2023): 87–91. http://dx.doi.org/10.18411/trnio-12-2023-789.
Der volle Inhalt der QuelleKrupinski, Elizabeth A. „Evaluating AI Clinically—It’s Not Just ROC AUC!“ Radiology 298, Nr. 1 (Januar 2021): 47–48. http://dx.doi.org/10.1148/radiol.2020203782.
Der volle Inhalt der QuelleMukhametshin, Rustam F., Olga P. Kovtun und Nadezhda S. Davydova. „Respiratory parameters as a predictor of hospital outcomes in newborns requiring medical evacuation“. Russian Journal of Pediatric Surgery, Anesthesia and Intensive Care 12, Nr. 4 (19.01.2023): 441–52. http://dx.doi.org/10.17816/psaic1292.
Der volle Inhalt der QuelleMuschelli, John. „ROC and AUC with a Binary Predictor: a Potentially Misleading Metric“. Journal of Classification 37, Nr. 3 (23.12.2019): 696–708. http://dx.doi.org/10.1007/s00357-019-09345-1.
Der volle Inhalt der QuelleKhaidarov, A. G., A. I. Soloviev und D. A. Budko. „STUDY OF THE MOST EFFICIENT MODELS AND ATRIBUTION ALGORITHMS USING THE ROC AUC INDICATOR“. Современные наукоемкие технологии (Modern High Technologies), Nr. 7 2022 (2022): 63–68. http://dx.doi.org/10.17513/snt.39234.
Der volle Inhalt der QuelleGarcía de Guadiana-Romualdo, Luis, María Dolores Albaladejo-Otón, Mario Berger, Enrique Jiménez-Santos, Roberto Jiménez-Sánchez, Patricia Esteban-Torrella, Sergio Rebollo-Acebes, Ana Hernando-Holgado, Alejandro Ortín-Freire und Javier Trujillo-Santos. „Prognostic performance of pancreatic stone protein in critically ill patients with sepsis“. Biomarkers in Medicine 13, Nr. 17 (Dezember 2019): 1469–80. http://dx.doi.org/10.2217/bmm-2019-0174.
Der volle Inhalt der QuelleSauka, Kudzai, Gun-Yoo Shin, Dong-Wook Kim und Myung-Mook Han. „Adversarial Robust and Explainable Network Intrusion Detection Systems Based on Deep Learning“. Applied Sciences 12, Nr. 13 (25.06.2022): 6451. http://dx.doi.org/10.3390/app12136451.
Der volle Inhalt der QuelleAmala, R., und Sudesh Pundir. „ROC Curve and AUC for A Left-Truncated Sample from Rayleigh Distribution“. American Journal of Mathematical and Management Sciences 34, Nr. 2 (31.12.2014): 89–116. http://dx.doi.org/10.1080/01966324.2014.969461.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Auc-Roc"
Zheng, Shimin. „The ROC Curve and the Area under the Curve (AUC)“. Digital Commons @ East Tennessee State University, 2017. https://dc.etsu.edu/etsu-works/139.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Qing. „Methods for Designing and Forming Predictive Genetic Tests“. Case Western Reserve University School of Graduate Studies / OhioLINK, 2008. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=case1212197560.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Yan. „Empirical Likelihood-Based NonParametric Inference for the Difference between Two Partial AUCS“. Digital Archive @ GSU, 2007. http://digitalarchive.gsu.edu/math_theses/32.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xin. „Bootstrap and Empirical Likelihood-based Semi-parametric Inference for the Difference between Two Partial AUCs“. Digital Archive @ GSU, 2008. http://digitalarchive.gsu.edu/math_theses/54.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Fangfang. „Semi-parametric inference for the partial area under the ROC curve“. unrestricted, 2008. http://etd.gsu.edu/theses/available/etd-11192008-113213/.
Der volle Inhalt der QuelleTitle from file title page. Gengsheng Qin, committee chair; Yu-Sheng Hsu, Yixin Fang, Yuanhui Xiao, committee members. Description based on contents viewed July 22, 2009. Includes bibliographical references (p. 29-30).
Zhou, Haochuan. „Statistical Inferences for the Youden Index“. Digital Archive @ GSU, 2011. http://digitalarchive.gsu.edu/math_diss/5.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Ping. „Evaluation of Repeated Biomarkers: Non-parametric Comparison of Areas under the Receiver Operating Curve Between Correlated Groups Using an Optimal Weighting Scheme“. Scholar Commons, 2012. http://scholarcommons.usf.edu/etd/4261.
Der volle Inhalt der QuelleBitara, Matúš. „Srovnání heuristických a konvenčních statistických metod v data miningu“. Master's thesis, Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2019. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400833.
Der volle Inhalt der QuelleKhamesipour, Alireza. „IMPROVED GENE PAIR BIOMARKERS FOR MICROARRAY DATA CLASSIFICATION“. OpenSIUC, 2018. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/1573.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Binhuan. „Statistical Evaluation of Continuous-Scale Diagnostic Tests with Missing Data“. Digital Archive @ GSU, 2012. http://digitalarchive.gsu.edu/math_diss/8.
Der volle Inhalt der QuelleBuchteile zum Thema "Auc-Roc"
Klawonn, Frank, Frank Höppner und Sigrun May. „An Alternative to ROC and AUC Analysis of Classifiers“. In Advances in Intelligent Data Analysis X, 210–21. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24800-9_21.
Der volle Inhalt der QuelleGentili, Elisabetta, Alice Bizzarri, Damiano Azzolini, Riccardo Zese und Fabrizio Riguzzi. „Regularization in Probabilistic Inductive Logic Programming“. In Inductive Logic Programming, 16–29. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-49299-0_2.
Der volle Inhalt der QuelleMarcus, Pamela M. „Performance Measures“. In Assessment of Cancer Screening, 23–38. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-94577-0_3.
Der volle Inhalt der QuelleKoncar, Philipp, und Denis Helic. „Employee Satisfaction in Online Reviews“. In Lecture Notes in Computer Science, 152–67. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60975-7_12.
Der volle Inhalt der QuelleFeretzakis, Georgios, Aikaterini Sakagianni, Evangelos Loupelis, Dimitris Kalles, Vasileios Panteris, Lazaros Tzelves, Rea Chatzikyriakou et al. „Prediction of Hospitalization Using Machine Learning for Emergency Department Patients“. In Studies in Health Technology and Informatics. IOS Press, 2022. http://dx.doi.org/10.3233/shti220422.
Der volle Inhalt der QuelleKyparissidis Kokkinidis, Ilias, Evangelos Logaras, Emmanouil S. Rigas, Ioannis Tsakiridis, Themistoklis Dagklis, Antonis Billis und Panagiotis D. Bamidis. „Towards an Explainable AI-Based Tool to Predict Preterm Birth“. In Caring is Sharing – Exploiting the Value in Data for Health and Innovation. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/shti230207.
Der volle Inhalt der QuelleSakagianni, Aikaterini, Christina Koufopoulou, Vassilios Verykios, Evangelos Loupelis, Dimitrios Kalles und Georgios Feretzakis. „Prediction of COVID-19 Mortality in the Intensive Care Unit Using Machine Learning“. In Caring is Sharing – Exploiting the Value in Data for Health and Innovation. IOS Press, 2023. http://dx.doi.org/10.3233/shti230200.
Der volle Inhalt der QuelleLakshmi Shree K. und Ashok Kumar R. „Global Events to Enhance Tourism“. In Advances in Marketing, Customer Relationship Management, and E-Services, 66–86. IGI Global, 2023. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-6684-6591-2.ch005.
Der volle Inhalt der QuelleSweetnich, Stephen R., und David R. Jacques. „Skin Detection With Small Unmanned Aerial Systems by Integration of Area Scan Multispectral Imagers and Factors Affecting Their Design and Operation“. In Unmanned Aerial Vehicles, 215–34. IGI Global, 2019. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-8365-3.ch009.
Der volle Inhalt der QuelleFigueirêdo, Ilan, Lílian Lefol Nani Guarieiro und Erick Giovani Sperandio Nascimento. „Multivariate Real Time Series Data Using Six Unsupervised Machine Learning Algorithms“. In Anomaly Detection - Recent Advances, Issues and Challenges [Working Title]. IntechOpen, 2020. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.94944.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "Auc-Roc"
Hong, Shenda, Cao Xiao, Trong Nghia Hoang, Tengfei Ma, Hongyan Li und Jimeng Sun. „RDPD: Rich Data Helps Poor Data via Imitation“. In Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/817.
Der volle Inhalt der QuelleShekter, Dylan H., und Frank W. Samuelson. „Efficiently calculating ROC curves, AUC, and uncertainty from 2AFC studies with finite samples“. In Image Perception, Observer Performance, and Technology Assessment, herausgegeben von Frank W. Samuelson und Sian Taylor-Phillips. SPIE, 2020. http://dx.doi.org/10.1117/12.2550601.
Der volle Inhalt der QuelleFerris, Michael H., Michael McLaughlin, Samuel Grieggs, Soundararajan Ezekiel, Erik Blasch, Mark Alford, Maria Cornacchia und Adnan Bubalo. „Using ROC curves and AUC to evaluate performance of no-reference image fusion metrics“. In NAECON 2015 - IEEE National Aerospace and Electronics Conference. IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/naecon.2015.7443034.
Der volle Inhalt der QuelleChaves, Rubens Marques, André Luis Debiaso Rossi und Luís Paulo Faina Garcia. „A Financial Distress Prediction using a Non-stationary Dataset“. In Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2023.234013.
Der volle Inhalt der QuelleRodrigues, Gustavo, und Diego Kreutz. „Modelo preditivo para classificação de risco de óbito de pacientes com COVID-19 utilizando dados abertos“. In Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2022.222494.
Der volle Inhalt der QuelleCalheiros, José, Lucas Amorim, Lucas Lima und Marcelo Oliveira. „Os efeitos da utilização de atributos perinodulares na classificação de nódulos pulmonares“. In Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sbcas.2020.11510.
Der volle Inhalt der QuelleYunisa, Regina, und Freddy Haryanto. „Sensitivity and accuracy analysis of CT image in PRISM autocontouring using confusion matrix and ROC/AUC curve methods“. In THE 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATHEMATICS AND NATURAL SCIENCES. AIP Publishing LLC, 2015. http://dx.doi.org/10.1063/1.4930656.
Der volle Inhalt der QuelleAlam, S., O. Olabiyi, O. Odejide und A. Annamalai. „Energy detector's performance evaluation in a relay based cognitive radio network: Area under the ROC curve (AUC) approach“. In 2011 IEEE Globecom Workshops. IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/glocomw.2011.6162466.
Der volle Inhalt der QuelleAmagada, P. U. „An Inferable Machine Learning Approach for Reservoir Lithology Characterization Using Drilling Data“. In SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE, 2023. http://dx.doi.org/10.2118/217485-stu.
Der volle Inhalt der QuelleF. Machado, Giovani, Luciana F. Almeida und Juan G. Lazo Lazo. „Técnicas de Aprendizado de Máquina para Previsão de Perdas Severas em Rochas Carbonáticas de Reservatórios Do Pré-Sal“. In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1264.
Der volle Inhalt der QuelleBerichte der Organisationen zum Thema "Auc-Roc"
Tayeb, Shahab. Taming the Data in the Internet of Vehicles. Mineta Transportation Institute, Januar 2022. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2022.2014.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Xiaole, Peng Wang, Yunquan Luo, Yi-Yu Lu, Wenjun Zhou, Mengdie Yang, Jian Chen, Zhi-Qiang Meng und Shi-Bing Su. Therapeutic Efficacy Evaluation and Underlying Mechanisms Prediction of Jianpi Liqi Decoction for Hepatocellular Carcinoma. Science Repository, September 2021. http://dx.doi.org/10.31487/j.jso.2021.02.04.sup.
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