论文标题：Robust AUC maximization for classification with pairwise confidence comparisons

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Haochen SHI, Mingkun XIE, Shengjun HUANG

发表时间：15 Aug 2024

DOI：10.1007/s11704-023-2709-5

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针对成对样本的置信度对比信息的分类问题中，南京航空航天大学黄圣君教授团队撰写了研究论文：基于成对置信度排序的鲁棒AUC优化。

文章信息

标 题：

Robust AUC maximization for classification with pairwise confidence comparisons

引用格式：

Haochen SHI, Mingkun XIE, Shengjun HUANG. Robust AUC maximization for classification with pairwise confidence comparisons. Front. Comput. Sci., 2024, 18(4): 184317

阅读原文：

文章概述

文章旨在提出一个针对Pcomp数据的鲁棒指标PC-AUC，通过最大化PC-AUC来提升模型在Pcomp数据上的鲁棒性。

技术步骤

一方面，PC-AUC被证明与在全监督数据上计算的AUC具有线性相关关系，也就是说最大化在Pcomp数据上的PC-AUC等价于最大化在全监督数据上的AUC。另一方面，我们证明了PC-AUC的一致性，并得到了方法的一个理论误差界。

实验结果

在八个基准数据集上的实验结果表明PC-AUC能有效的提升AUC在Pcomp数据上的鲁棒性。

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Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机app领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和明升中国app引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“明升中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届明升中国国际化精品科技期刊”；入选“明升中国科技期刊卓越行动计划项目”。

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