讲座题目：A unified performance measurement framework for classification algorithms

主讲人：陈滨桐　教授

主持人：陈　旭　教授

时　间：2023年10月20日（星期五）上午10:00

地　点：电子科技大学清水河校区，经管楼C101

主讲人简介：

陈滨桐，特拉华大学勒纳商学院教授。他于1985年获上海交通大学船舶结构与海洋工程系、电气工程系双学士学位，1987年获宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院系统工程系硕士学位，1990年获宾夕法尼亚大学沃顿商学院运筹与信息管理系博士学位。他曾任特拉华大学勒纳商学院副院长，西南财经大学工商管理学院院长。现为特拉华大学勒纳商学院金融服务分析中心主任、博士项目主任。他在管理科学、运筹学和运营管理领域学术研究成果丰硕，发表在Management Science, Operations Research, Production and Operations Management等国际顶级期刊。他曾在POM、OMEGA等诸多国际期刊编辑委员会中任职。他在所工作的大学中获得了许多杰出的研究和教学奖项。他曾为许多国际公司提供咨询服务，包括摩根大通、中国农业银行、美国电话电报公司、伯灵顿北方铁路、特拉华州交通部、诺德斯特龙和阿斯利康等。

讲座简介：

Many classification algorithm performance measures have been independently proposed and studied. Two questions arise about these measurements: (1) When do they measure the maximum potential of a classification algorithm? (2) How to efficiently identify and calculate the maximum performance for each measurement? We propose a unified theoretical framework that includes all existing performance measures and curves as special cases.  To answer the first question, we investigate two variable transformations and apply theoretical findings to various measures and performance curves. To answer the second question, we classify all performance measures into three categories: monotone measures, unimodal measures, and multi-modal measures, based on the process to search for the optimal threshold. The unified framework allows us to systematically analyze the properties of classification algorithm performance measures and provides guidance to design new performance measures.

欢迎全校师生参加！

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供应链与服务管理研究所

2023年10月16日