Abstrakt. Regression med flera mål avser samtidig förutsägelse av flera kontinuerliga målvariabler baserat på samma uppsättning indatavariabler. Det uppstår inom flera intressanta industriella och miljömässiga tillämpningsområden, såsom ekologisk modellering och energiprognoser. I detta dokument presenteras en ensemblemetod för regression med flera mål som konstruerar nya målvariabler genom slumpmässiga linjära kombinationer av befintliga mål. Vi diskuterar kopplingen mellan vårt tillvägagångssätt och flermärkta klassificeringsalgoritmer, i synnerhet RAKEL, som ursprungligen inspirerade detta arbete, och en familj av nya multimärkningsalgoritmer som innefattar utdatakodning. Experimentella resultat på 12 datauppsättningar med flera mål visar att det presterar betydligt bättre än en stark baslinje som lär sig en enda modell för varje mål med hjälp av gradienthöjande och jämför positivt med multiobjektiv slumpmässig skogsstrategi, som är en toppmodern metod. Experimenten visar vidare att vår strategi förbättras mer när starkare ovillkorliga beroenden finns bland målen.
Baserat på ensembleinlärning konstruerar REF nya målvariabler genom slumpmässig linjär kombination (RLC) av befintliga mål, som är heuritiskt härledd från flermärkt klassificering.
Multi-Target Regression via Random Linear Target Combinations
{'venue': 'ECML PKDD Proceedings, Part III (2014) 225-240', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}