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논문 기본 정보
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- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제26권 제2호
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 79 - 89 (11page)
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Classification models pertaining to receiver operating characteristic (ROC) curve analysis have been extended from univariate to multivariate setup by linearly combining available multiple markers. One such classification model is the multivariate ROC curve analysis. However, not all markers contribute in a real scenario and may mask the contribution of other markers in classifying the individuals/objects. This paper addresses this issue by developing an algorithm that helps in identifying the important markers that are significant and true contributors. The proposed variable selection framework is supported by real datasets and a simulation study, it is shown to provide insight about the individual marker’s significance in providing a classifier rule/linear combination with good extent of classification.
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