The Neural Network ROC Curve Evalua

The Neural Network ROC Curve Evaluation and Analysis
A neural network ROC curve evaluation is a plot generated by varying a set of trade-off (or threshold) points between the sensitivity and the difference of (1 – specificity) for cases being classified as malignant breast cancer, ranging from 0 to 1. In our simulation modeling in producing the neural network ROC curve evaluation, a set of T values was first adjusted to run discrete units from 0 to 1 in the neural network diagnostic model according to Equation (14) and a set of corresponding sensitivity and (1-specificity) values was calculated when performing the diagnostic model using the clinical instances from the mammographic mass dataset.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินเส้นโค้ง ROC ของโครงข่ายประสาทและการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทประเมินเส้นโค้ง ROC เป็นแผนสร้างขึ้นแตกต่างกันที่ชุดของ trade-off (หรือขีดจำกัด) คะแนนระดับความสำคัญและความแตกต่าง (1 – specificity) สำหรับกรณีที่ถูกจัดให้เป็นมะเร็งเต้านมที่ร้ายแรง ตั้งแต่ 0 ถึง 1 ในการจำลองของเราสร้างโมเดลในการผลิตการประเมินผลโครงข่ายประสาทเส้นโค้ง ROC ชุดของค่า T ถูกก่อนปรับปรุงเรียกใช้หน่วยเดี่ยว ๆ จาก 0 เป็น 1 ในรูปแบบเครือข่ายประสาทการวินิจฉัยตามสมการ (14) และสอดคล้องความไวและค่า (1-specificity) ถูกคำนวณทำแบบวินิจฉัยโดยใช้อินสแตนซ์ทางคลินิกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ mammographic

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายประสาทเทียม ROC Curve
การประเมินผลและการวิเคราะห์เครือข่ายประสาทการประเมินผลโค้งROC คือพล็อตที่เกิดจากการที่แตกต่างกันชุดของการปิด (หรือเกณฑ์) จุดระหว่างความไวและความแตกต่างของ (1 - ความจำเพาะ) สำหรับกรณีที่ถูกจัดว่าเป็นมะเร็งเต้านมมะเร็ง โรคมะเร็งตั้งแต่ 0 ถึง 1 ในการสร้างแบบจำลองการจำลองของเราในการผลิตการประเมินผลเครือข่ายประสาทเส้นโค้งร็อคชุดของค่าปรับทีแรกที่จะเรียกหน่วยงานที่ไม่ต่อเนื่อง 0-1 ในรูปแบบเครือข่ายประสาทวินิจฉัยตามสมการ (14) และ ชุดของความไวและความสอดคล้องกัน (1-จำเพาะ) ค่าที่คำนวณได้เมื่อดำเนินการรูปแบบการวินิจฉัยทางคลินิกโดยใช้อินสแตนซ์ที่ได้จากชุดข้อมูลที่มวล mammographic

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดย : เครือข่ายประสาทโค้งการประเมินผลและการวิเคราะห์
ประสาทเครือข่ายการประเมินเป็นพล็อตเส้นโค้ง ROC ที่สร้างขึ้นโดยการเปลี่ยนชุดของการแลกเปลี่ยน ( หรือแต้มจุดระหว่างความไวและความแตกต่าง ( 1 ) ความจำเพาะ ) สำหรับกรณีถูกแบ่งเป็น มะเร็งเต้านม มะเร็ง ตั้งแต่ 0 ถึง 1 ในการจำลองแบบของเราในการผลิตเครือข่ายประสาทประเส้นโค้งการประเมินชุดของค่าก่อนปรับใช้หน่วยไม่ต่อเนื่อง จาก 0 เป็น 1 ในเครือข่ายประสาทแบบวินิจฉัยตามสมการ ( 14 ) และชุดของความไวและสอดคล้องกัน ( 1-specificity ) ค่าคำนวณ เมื่อแสดงรูปแบบการวินิจฉัยโดยใช้กรณีคลินิกจากข้อมูลมวลๆ .