Efficacious End User Measures—Part 1 : Relative Class Size and End User Problem Domains
المؤلفون المشاركون
Eiland, E. Earl
Liebrock, Lorie M.
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-22، 22ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-02-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
Biological and medical endeavors are beginning to realize the benefits of artificial intelligence and machine learning.
However, classification, prediction, and diagnostic (CPD) errors can cause significant losses, even loss of life.
Hence, end users are best served when they have performance information relevant to their needs, this paper’s focus.
Relative class size (rCS) is commonly recognized as a confounding factor in CPD evaluation.
Unfortunately, rCS-invariant measures are not easily mapped to end user conditions.
We determine a cause of rCS invariance, joint probability table (JPT) normalization.
JPT normalization means that more end user efficacious measures can be used without sacrificing invariance.
An important revelation is that without data normalization, the Matthews correlation coefficient (MCC) and information coefficient (IC) are not relative class size invariants; this is a potential source of confusion, as we found not all reports using MCC or IC normalize their data.
We derive MCC rCS-invariant expression.
JPT normalization can be extended to allow JPT rCS to be set to any desired value (JPT tuning).
This makes sensitivity analysis feasible, a benefit to both applied researchers and practitioners (end users).
We apply our findings to two published CPD studies to illustrate how end users benefit.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Eiland, E. Earl& Liebrock, Lorie M.. 2013. Efficacious End User Measures—Part 1 : Relative Class Size and End User Problem Domains. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471422
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Eiland, E. Earl& Liebrock, Lorie M.. Efficacious End User Measures—Part 1 : Relative Class Size and End User Problem Domains. Advances in Artificial Intelligence No. 2013 (2013), pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471422
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Eiland, E. Earl& Liebrock, Lorie M.. Efficacious End User Measures—Part 1 : Relative Class Size and End User Problem Domains. Advances in Artificial Intelligence. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471422
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-471422
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر