基于分布式核的在线AUC最大化算法
Information Techology and Network Security（2018）
摘要
接收者操作特性曲线下面积(Area Under ROC Curve,AUC)是一种常用的不均衡数据集上的分类性能评价指标.现阶段的研究主要是单节点在线学习场景下最大化AUC.但是随着网络的发展,数据的维度和产生速度高速增加并且数据来自多个分布式数据源.为了解决这个问题,提出了一种分布式核的在线AUC最大化算法(Distributed Kernel-based Online AUC Maxi-mization,DKOAM),该方法利用了核学习方法和分布式在线学习框架.在标准数据集上的实验结果验证了DKOAM算法的有效性.
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