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On Theoretically Optimal Ranking Functions in Bipartite Ranking

Kazuki Uematsu · Yoonkyung Lee刊期 2017-07-03 · 卷 112（519）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

二分类排序中理论最优的排序函数AI 解读

This article investigates the theoretical relation between loss criteria and the optimal ranking functions driven by the criteria in bipartite ranking. In particular, the relation between area under the ROC curve (AUC) maximization and minimization of ranking risk under a convex loss is examined. We characterize general conditions for ranking-calibrated loss functions in a pairwise approach, and show that the best ranking functions under convex ranking-calibrated loss…

方向待识别
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