Abstrakt. Maskininlärningsmetoder för klassificeringsproblem antar vanligen att klassvärdena är oordnade. Men i många praktiska tillämpningar uppvisar klassvärdena en naturlig ordning, till exempel när man lär sig att gradera. Standardmetoden för ordinalklassificering omvandlar klassvärdet till en numerisk kvantitet och tillämpar en regressionsinlärare på de omvandlade uppgifterna och omvandlar produktionen tillbaka till ett diskret klassvärde i ett efterbehandlingssteg. En nackdel med denna metod är att den endast kan tillämpas i samband med ett regressionssystem. I det här dokumentet presenterar vi en enkel metod som gör det möjligt för standardklassificeringsalgoritmer att använda sig av beställningsinformation i klassattribut. Genom att tillämpa den tillsammans med en beslutsträdslärare visar vi att den överträffar det naiva tillvägagångssättet, som behandlar klassvärdena som en oordnad uppsättning. Jämfört med specialalgoritmer för ordinal klassificering har vår metod fördelen att den kan tillämpas utan någon ändring av det underliggande inlärningssystemet.
Frank och Hall REF presenterade en enkel metod som gör det möjligt för standardklassificeringsalgoritmer att använda beställningsinformation i klassattribut.
M.: A simple approach to ordinal classification
{'venue': 'In: Proc 12th Europ Conf on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}