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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