Obalans i klass är en inneboende egenskap hos multimärkningsdata. De flesta etiketterna i flermärkta dataset är förknippade med ett litet antal utbildningsexempel, mycket mindre än storleken på datasetet. Klassobalans utgör en viktig utmaning som plågar de flesta flermärkta inlärningsmetoder. Ensemble of Classifier Chains (ECC), en av de mest framträdande multi-etikett lärande metoder, är inget undantag från denna regel, eftersom var och en av de binära modeller den bygger är utbildad från alla positiva och negativa exempel på en etikett. För att göra ECC motståndskraftig mot klassobalans, vi först par det med slumpmässig undersampling. Vi presenterar sedan två förlängningar av denna grundläggande strategi, där vi bygger ett varierande antal binära modeller per etikett och konstruerar kedjor av olika storlekar, för att förbättra utnyttjandet av majoritetsexempel med ungefär samma beräkningsbudget. Experimentella resultat på 16 flermärkta datauppsättningar visar hur effektiva de föreslagna metoderna är i en rad olika utvärderingsmått.
ECCRU3 utvidgar ECC-resiliensen till att omfatta obalans i klass genom att koppla undersampling och förbättra utnyttjandet av de flesta exempel REF.
Making Classifier Chains Resilient to Class Imbalance
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}