Rakotomamonjy (RO-CAI, pp 71–80, 2009) proposed an ROC-SVM that optimizes the receiver operating characteristic curve (ROC) particularly useful for unbalanced classification. In this article, we establish the piecewise linearity of the ROC-SVM solutions as a function of regularization parameter, and develop an efficient algorithm for computing the entire regularization paths of the ROC-SVM. Finally we develop an R package, rocsvm.path, now available in CRAN.

中文翻译：

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ROC优化支持向量机的正则化路径

Rakotomamonjy（RO-CAI，第71–80页，2009年）提出了一种ROC-SVM，可以优化接收机工作特性曲线（ROC），这对于非平衡分类特别有用。在本文中，我们根据正则化参数建立了ROC-SVM解决方案的分段线性，并开发了一种有效的算法来计算ROC-SVM的整个正则化路径。最后，我们开发一个R包rocsvm.path，现在可以在CRAN中使用。