En stöd Vector Method för multivariata prestandaåtgärder infördes nyligen av Joachims (2005). Det underliggande optimeringsproblemet löses för närvarande med hjälp av skärplansmetoder som SVM-Perf och BMRM. Man kan visa att dessa algoritmer konvergerar till en korrekt lösning i O 1 λ iterationer, där λ är avräkningsparametern mellan regularizern och förlustfunktionen. Vi presenterar en utjämningsstrategi för multivariata resultat, i synnerhet precision/recall break-even point och ROCarea. I kombination med Nesterovs accelererade gradientalgoritm ger vår utjämningsstrategi en optimeringsalgoritm som konvergerar till en exakt lösning i iterationer. Dessutom är kostnaden för vårt system densamma som för SVM-Perf och BMRM. Empirisk utvärdering på ett antal allmänt tillgängliga dataset visar att vår metod konvergerar betydligt snabbare än att skära planmetoder utan att offra generaliseringsförmåga.
• Zhang m.fl. REF föreslog en utjämningsstrategi för multivariat optimering av prestandapoäng, särskilt PRIBP och AUC.
Smoothing Multivariate Performance Measures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}