Méthode Framingham

Descriptif de la méthode Framingham

Proposée par Fabien Torre (GRAppA).

Utilisation de la mesure de Framingham en classification :

À noter que cette méthode n'est pas fair-play : ce score a été défini sur l'ensemble des données INDANA et donc en particulier sur les exemples utilisés en test dans notre expérimentation. Avec cette réserve, l'utilité de cette méthode est de fournir des valeurs de référence pour nos différentes mesures.

Résultats de la méthode Framingham

Mesures calculées à partir de ce fichier de résultat.

Matrice de confusion

Classés EVENTClassés NO EVENT
Exemples EVENT66.0041.00
Exemples NO EVENT817.001306.00

Mesures sur la matrice de confusion

MesuresScores obtenusRangs observés
Sensibilité 61.68 %-
Spécificité 61.52 %-
Indice de Youden 23.20  4 / 8
Précision 7.47 %-
F-mesure 13.33 %3 / 8

Proximités avec les autres méthodes

MéthodesProximités
Regression77.31 %
Pocock75.96 %
Foret-Floue-stricte68.52 %
Foret-Floue-T-norme67.40 %
GloBoost62.66 %
C4.560.76 %
Balanced-bagging57.94 %

Page produite à partir des données du mardi 17 février 2004 à 10h21.