Den allmänt kända metoden för binär relevans för multi-etikett klassificering, som betraktar varje etikett som ett oberoende binärt problem, har ofta förbisetts i litteraturen på grund av den upplevda otillräckligheten i inte direkt modellering etikett korrelationer. De flesta nuvarande metoder investerar stor komplexitet för att modellera det ömsesidiga beroendet mellan etiketter. Detta dokument visar att binära relevans-baserade metoder har mycket att erbjuda, och att hög prediktiv prestanda kan uppnås utan att hindra skalbarhet till stora datauppsättningar. Vi exemplifierar detta med en ny klassificeringsmetod som kan modellera korrelationer samtidigt som man bibehåller godtagbar beräkningskomplexitet. Vi utvidgar detta tillvägagångssätt ytterligare inom ramen för en ensemble. En omfattande empirisk utvärdering omfattar ett brett spektrum av flermärkta dataset med en mängd olika utvärderingsmått. Resultaten illustrerar kedjemetodens konkurrenskraft mot relaterade och toppmoderna metoder, både i fråga om prediktiv prestanda och tids komplexitet.
Läs et al. I REF föreslogs klassificeringskedjans modell för modellmärkning av korrelationer.
Classifier chains for multi-label classification
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}