Performance evaluation of binary classifier using Relative Cost Curve

Maģistra darbs ir veltīts klasifikācijas algoritmu precizitātes novērtēšanas metodēm gadījumā, kad disklasifikācijas sekas atšķiras starp klasēm. Aprakstītas izmaksu līkņu un Brajera līkņu metodes. Galvenie rezultāti izstrādāti relatīvo izmaksu līkņu pieejai. Bināra klasifikatora precizitātes skalārai novertēšanai piedāvāts apskatīt laukumu virs līknes. Ir aprakstīts kā paplašināt metodi vairāku klašu problēmai, ar pieņēmumu, ka sagaidāmās izmaksas ir atkarīgas tikai no īstās klases disklasifikācijas. Atslēgas vārdi: klasifikācija, ROC līkne, izmaksu līkne, Brajera līkne, relatīvo izmaksu līkne.Master Thesis is devoted to methods of performance evaluation of classifier under unequal misclassification costs. Cost Curves and Brier Curves methods are described. Main results are developed for Relative Cost Curves technique. The concept of Area Above the Curve is introduced as scalar measure of classifier performance. Relative Cost Curves technique is extended to multicategory problems when misclassification costs depend only on the true class. Keywords: classification, ROC curve, Cost Curve, Brier Curve, Relative Costs Curve