| rdfs:comment
| - 受信者操作特性（じゅしんしゃそうさとくせい、英 Receiver Operating Characteristic, ROC）は、信号処理の概念で、観測された信号からあるものの存在を判定する際の基準となる特性である。臨床検査などでも用いられEBMの基礎をなすものの一つとなっている。受信者動作特性（じゅしんしゃどうさとくせい）、受信者応答特性（じゅしんしゃおうとうとくせい）とも訳される。 (ja)
- 수신자 조작 특성(受信者操作特性, Receiver operating characteristics, ROC) 혹은 반응자 작용특성,수용자 반응특성은 신호탐지이론에서 적중확률(Y축,True Positive Rate, Sensitivity) 대 오경보확률(X축, False Positive Rate, 1- Specificity)의 그래프이다. ROC그래프는 정기각률이 늘어나면 탈루률이 늘어나는 관계를 효용 대 비용의 관계로 설명하고 있다. (ko)
- 在信号检测理论中，接收者操作特征曲線，或者叫ROC曲线（英語：Receiver operating characteristic curve），是一种坐標圖式的分析工具，用於选择最佳的信號偵測模型、捨棄次佳的模型或者在同一模型中設定最佳閾值。 在做決策時，ROC分析能不受成本／效益的影響，給出客觀中立的建議。 ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的，用来偵测战场上的敌军載具（飛機、船艦），也就是信号检测理论。之后很快就被引入了心理学来进行信号的知觉检测。數十年來，ROC分析被用於医学、无线电、生物學、犯罪心理學领域中，而且最近在机器学习（machine learning）和数据挖掘（data mining）领域也得到了很好的发展。 (zh)
- ROC křivka (z anglického Receiver Operating Characteristic, operační charakteristika přijímače) je graf, který popisuje kvalitu v závislosti na nastavení jeho klasifikačního prahu. Binárním klasifikátorem se rozumí zařízení (nebo člověk) odhadující zařazení nějakých objektů nebo případů do dvou skupin, obecně označovaných jako pozitivní a negativní. Přitom se předpokládá, že objekty jsou charakterizovány nějakou vlastností (proměnnou) vyjádřenou číslem a že klasifikátor zařazuje do pozitivní skupiny právě ty, u kterých hodnota této proměnné přesáhne stanovený klasifikační práh (což je nějaké pevně dané číslo). Příkladem binárního klasifikátoru může být bankéř, který na základě nějaké osoby rozhoduje, zda jí lze (pozitivní) nebo nelze (negativní) úspěšně poskytnout úvěr. Klasifikátor na z (cs)
- Die ROC-Kurve (ROC: englisch für receiver operating characteristic bzw. deutsch Operationscharakteristik eines Beobachters), auch Grenzwertoptimierungskurve oder Isosensitivitätskurve genannt ist eine Methode zur Bewertung und Optimierung von Analysestrategien. Die ROC-Kurve stellt visuell die Abhängigkeit der Effizienz mit der Fehlerrate für verschiedene Parameterwerte dar. Sie ist eine Anwendung der Signalentdeckungstheorie. (de)
- La fonction d’efficacité du récepteur, plus fréquemment désignée sous le terme « courbe ROC » (de l’anglais receiver operating characteristic, pour « caractéristique de fonctionnement du récepteur ») dite aussi caractéristique de performance (d'un test) ou courbe sensibilité/spécificité, est une mesure de la performance d'un classificateur binaire, c'est-à-dire d'un système qui a pour objectif de catégoriser des éléments en deux groupes distincts sur la base d'une ou plusieurs des caractéristiques de chacun de ces éléments. Graphiquement, on représente souvent la mesure ROC sous la forme d'une courbe qui donne le taux de vrais positifs (fraction des positifs qui sont effectivement détectés) en fonction du taux de faux positifs (fraction des négatifs qui sont incorrectement détectés). (fr)
- En la teoría de detección de señales, una curva ROC (acrónimo de Receiver Operating Characteristic, o Característica Operativa del Receptor) es una representación gráfica de la sensibilidad frente a la especificidad para un sistema clasificador binario según se varía el umbral de discriminación. Otra interpretación de este gráfico es la representación de la razón o proporción de verdaderos positivos (VPR = Razón de Verdaderos Positivos) frente a la razón o proporción de falsos positivos (FPR = Razón de Falsos Positivos) también según se varía el umbral de discriminación (valor a partir del cual decidimos que un caso es un positivo). ROC también puede significar Relative Operating Characteristic (Característica Operativa Relativa) porque es una comparación de dos características operativas (es)
- A receiver operating characteristic curve, or ROC curve, is a graphical plot that illustrates the diagnostic ability of a binary classifier system as its discrimination threshold is varied. The method was originally developed for operators of military radar receivers starting in 1941, which led to its name. ROC analysis provides tools to select possibly optimal models and to discard suboptimal ones independently from (and prior to specifying) the cost context or the class distribution. ROC analysis is related in a direct and natural way to cost/benefit analysis of diagnostic decision making. (en)
- Nella teoria delle decisioni, le curve ROC (Receiver Operating Characteristic, anche note come Relative Operating Characteristic) sono degli schemi grafici per un classificatore binario. Lungo i due assi si possono rappresentare la sensibilità e (1-specificità), rispettivamente rappresentati da True Positive Rate (TPR, frazione di veri positivi) e False Positive Rate (FPR, frazione di falsi positivi). In altre parole, si studiano i rapporti fra allarmi veri (hit rate) e falsi allarmi. (it)
- In de signaaldetectietheorie is een ROC-curve (Engels: receiver operating characteristic (ROC)) een grafiek van de gevoeligheid (sensitiviteit) als functie van de aspecificiteit (1 - specificiteit) voor een als zijn discriminatiedrempel wordt gevarieerd. De ROC kan ook worden weergegeven door de fractie van true positives (TPR = true positive rate) uit te zetten tegen de fractie van fout-positieven (FPR = false positive rate). De ROC-curve staat ook bekend als de relative operating characteristic curve, omdat twee operating characteristics (TPR en FPR) met elkaar worden vergeleken terwijl het criterium (de drempel) verandert. (nl)
- A Curva Característica de Operação do Receptor (Curva COR), ou, do inglês, Receiver Operating Characteristic Curve (ROC curve), ou, simplesmente, curva ROC, é uma representação gráfica que ilustra o desempenho (ou performance) de um sistema à medida que o seu limiar de discriminação varia. A curva ROC é também conhecida como curva de característica de operação relativa, porque o seu critério de mudança é resultado da operação de duas características (PV e PF). (pt)
- ROC-кривая (англ. receiver operating characteristic, рабочая характеристика приёмника) — график, позволяющий оценить качество бинарной классификации, отображает соотношение между долей объектов от общего количества носителей признака, верно классифицированных как несущие признак (англ. true positive rate, TPR, называемой чувствительностью алгоритма классификации), и долей объектов от общего количества объектов, не несущих признака, ошибочно классифицированных как несущие признак (англ. false positive rate, FPR, величина 1-FPR называется специфичностью алгоритма классификации) при варьировании порога решающего правила. (ru)
- ROC-крива (англ. receiver operating characteristic, робоча характеристика приймача) — графік, що дозволяє оцінити якість бінарної класифікації, відображає співвідношення між часткою об'єктів від загальної кількості носіїв ознаки, правильно класифікованих до загальної кількості об'єктів, що не несуть ознаки, помилково класифікованих, як такі, що мають ознаку. Також відома як крива похибок. Аналіз класифікацій із застосуванням ROC-кривих називається ROC-аналізом. (uk)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)