AUC比较

相同案例中两个AUC的比较结果展示相反效果，作者推荐使用NetReclassificationImprovement.m和IntegratedDiscriminationImprovement.m进行进一步分析。使用方法：[pvalue Wold Wnew] = pauc(predOld, predNew, outcome) (c) Louis Mayaud, 2011 (louis.mayaud@gmail.com)。详细信息请参考马奥等人的研究：“低血压发作期间的动态数据改善脓毒症和低血压患者的死亡率预测*。”重症监护医学41.4（2013）：954-962。

分类技术是数据挖掘的核心之一，而分类评估领域尤为关注。基于AUC评估方法在评估分类器性能方面具有重要地位，但传统的B-AUC算法存在评价结果偏差、存储空间浪费和搜索效率低下等问题。针对这些不足，提出了BO-AUC评估方法，通过完全二叉树构造思想，将多类别问题转化为独立二类进行成对计算，有效弥补了传统方法的缺陷。实验结果表明，BO-AUC方法在MBNC实验中展现了显著的评估效果。

对四种颜色下的总体的均值进行多重比较，以确定它们之间是否存在显著差异。

此文档提供 MySQL 中日期比较的详细说明，帮助您了解不同日期比较函数和操作符的用法，以处理日期和时间数据。

随着数据量的激增，数据挖掘技术应运而生。分类作为数据挖掘中关键任务，有助于发现数据规律。本研究利用开源工具Weka对比不同分类算法的性能，帮助新手了解算法特点和掌握工具使用。分类算法在分类问题中发挥重要作用，是数据挖掘、机器学习和模式识别的重要领域。

SQL比较工具和SQL数据比较工具（已破解），经验证可正常使用。

这篇文章讨论了物种之间共表达网络的比较分析，使用了名为“compare_PCMs.m”的Matlab管道脚本。输入数据来自Excel中的标准化基因表达样本表，每个表代表单个物种的数据集。测试数据集“expression_per_species_test.xlsx”是原始数据的子集。输出结果“ggc_（今日日期）.mat”包含多个结构化数据：成对相关矩阵（PCM）、每个数据集的表达相关性分析结果、比较监管相似性评分表等。

MySQL和PostgreSQL都是流行的关系型数据库管理系统，但它们在某些方面存在差异。这篇文档对比了它们的适用场景，帮助您根据特定需求做出选择。

请用 DATALOG 查询比 2 号选手（积分 23）积分更高的选手的编号。

对几个Matlab函数命令进行了比较分析，为初学者提供简单易懂的案例。