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대응표본에서 NRI의 대안적인 표현 -
분야 자연과학 > 생물
저자 홍종선 신혜수 전해선
발행기관 한국데이터정보과학회
간행물정보 한국데이터정보과학회지 2019년, 한국데이터정보과학회지 제30권 제6호, 1209page~1219page(총11page)
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목차
부제 : Alternative representations of the net reclassification improvement for a paired sample
요약
1. 서론
2. representations of NRI
3. Alternative hypothesis tests of the NRI
4. 실증예제와 모의실험
5. 결론
References
Abstract
 
 
국문초록
예측 모형의 성과를 평가하는 기본적인 방법 중의 하나는 예측된 질병 (또는 정상) 집단과 실제로 발생한 질병 (또는 정상) 집단을 비교하는 혼동행렬을 이용한다. 성과를 평가하는 다른 방법으로 대응표본을 설정하여, 두 종류의 예측 모형의 평가들로부터 얻은 혼동행렬을 재분류할 수 있다. 재분류표를 바탕으로 대응표본에 대한 두 예측 모형의 성과를 비교하는 NRI (net reclassification improvement) 통계량이 제안되었다. 본 연구에서는 NRI를 민감도와 특이도의 표현으로 유도하여 최적 분류점을 추정하는 다양한 정확도 측도들 중에서 많이 사용하는 일부 측도들과 NRI의 관계를 유도한다. 정확도 측도들과 NRI의 관계식을 바탕으로 두 예측 모형의 성과를 비교할 수 있는 대안적인 검정통계량들을 제안한다. 대응표본에 대한 실증자료와 모의실험을 통해 대안적인 검정통계량의 특성을 탐색하고 설명한다. 그러므로 본 연구에서 제안한 대안적인 검정방법을 이용하여 다양한 정확도 측도들의 동질성에 대한 가설들을 검정할 수 있음을 제시한다.
 
 
영문초록
One of the principle methods of evaluating the performance of a predictive model is to express a confusion matrix between the predicted disease (or normal) and actual disease (or normal) populations. If there exists other method to evaluate performance, two confusion matrices corresponding to prediction models could be classified for a paired sample. Using these reclassification tables, a net reclassification improvement (NRI) was proposed as a statistic to compare the performance of the two prediction models. In this study, since NRI is expressed as both sensitivity and specificity, the relationship between NRI and some accuracy measures for estimating optimal threshold could be derived. Based on these relations, alternative test statistics are proposed to compare the performance of the two predictive models. Through empirical data and simulations for a paired sample, we can identify the characteristics of the test statistics. Therefore, we might suggest that these proposed methods are used to test the homogeneity of various accuracy measures for a paired sample.
 
 
동질성, 재분류, 정확도, 혼동, 분류점, reclassification, confusion, Accuracy, homogeneous, threshold
 
 
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