《表2 极限学习机对AD病患者与正常人的分类诊断》
测试结果统计了准确率(accuracy,ACC)、特异度(specificity,SPE)、敏感度(sensitivity,SEN)和曲线下面积(area under curve,AUC)。其中,准确率表示测试样本类别估计正确的概率,特异度表示阴性样本被准确估计为阴性的概率,敏感度表示阳性样本被准确估计为阳性的概率。曲线下面积是ROC(receiver operating characteristic)曲线下方的面积,其最大值为100%,常被用于评价二值分类器的优略,如图6所示。该实验在Matlab2014a软件中进行,测试电脑平台配置:CPU为i5 7400,RAM为8GB,操作系统为Windows 10。测试结果如表2~4所示。
图表编号 | XD00181296300 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.06.20 |
作者 | 林伟铭、袁江南、冯陈伟、杜民 |
绘制单位 | 厦门理工学院光电与通信工程学院、福州大学物理与信息工程学院、福建省医疗器械与医药技术重点实验室、厦门理工学院光电与通信工程学院、厦门理工学院光电与通信工程学院、福州大学物理与信息工程学院、福建省生态产业绿色技术重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |