마커 의 세트 를 고려 해 볼 때 , 동시 에 많 은 서로 다른 형태 의 암 을 분류 할 수 있 는 바이오 마커 셋 트 를 선별 하 기 위해서 는 성능 의 글로벌 기준 이 필요 하 므로 , 별개 의 모델 을 각 3 개 의 암 연구 에 대하 여 트레이닝 하 였 다 . 본원 에서 사용 된 분류기 성능 의 기준 은 모든 나이브 베이즈 분류기 에서 의 ROC 곡선 하 면적 의 평균 이 다 . ROC 곡선 은 단일 분류기 진양 성 율 ( 민감 도 ) 대 위양성 율 ( 1 - 특이 도 ) 의 그래프 이 다 . ROC 곡선 하 면적 ( AUC ) 는 0 내지 1 . 0 의 범위 이 고 , 여기 에서 1 . 0 의 AUC 는 완벽 한 분류 에 해당 하 며 , 0 . 5 의 AUC 는 랜덤 ( 동전 뒤집기 ) 분류기 에 해당 한다 . 어느 것 은 F - 척도 ( F - measure ) 와 같 은 성능 의 다른 공통 의 척도 또는 민감 도 와 특이 도 의 합계 또는 결과 를 적용 할 수 있 다 . 보다 상세 하 게 는 , 어느 것 은 약간 의 민 감도 를 희생 하 여 높 은 특이 도로 수행 하 는 그런 분류기 를 선택 하 거나 약간 의 특이 도 를 희생 하 여 높 은 민감 도로 수행 하 는 그런 분류기 를 선택 하 기 위하 여 , 서로 다른 영향력 을 가지 는 민감 도 와 특이 도로 처리 하 는 것 이 좋 을 것 이 다 . AUC 는 단일 척도 ( single measure ) 에 민감 도 와 특이 도 의 모든 조합 을 포함 하 므로 , 본 발명자 들 은 AUC 를 사용 하 는 것 을 선택 하 였 다 . 서로 다른 적용 은 진양 성 및 진음 성 결과물 에 대하 여 서로 다른 이점 을 가질 것 이 며 , 또 한 위 음성 결과물 로부터 위양성 결과물 과 관련 된 서로 다른 비용 을 가질 것 이 다 . 성능 척도 를 바꾸 는 것 은 주어진 데이터 세트 를 위해 선택 된 정밀 한 마커 의 서브 셋 을 변화 시킬 것 이 다 .