仅用正样本与未标注数据最大化部分AUC
原文标题：Partial AUC Maximization from Positive-unlabeled Data
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部分AUC（pAUC）是二分类重要指标，但现有最大化方法通常需要标注正负样本，而负样本常因隐私或标注成本难以获取。论文在经验风险最小化框架下证明pAUC（含依赖FPR的阈值）可仅用正类与边际密度表示，并推导出PU数据的经验估计器。在十个真实数据集上验证了方法有效性。
- 问题
- 最大化部分 AUC 通常需要标注负样本，而负样本难获取。
- 方法
- 在经验风险最小化下证明 pAUC 可仅由正类与边际密度表示，从 PU 数据推导经验估计器。
- 结果
- 在十个真实数据集上验证有效，未给出统一量化提升。
- 影响
- 让隐私敏感或标注昂贵的场景（安全、医疗、广告）无需负样本即可优化 pAUC。
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