Sammanfattning Många utmanande problem i den verkliga världen är multi-label dataströmmar. Det finns effektiva metoder för klassificering med flera märken i icke-strömningsscenarier. Det är dock svårare att lära sig i evolverande streamingscenarier, eftersom klassificeringarna måste kunna hantera ett stort antal exempel och anpassa sig till förändringar med hjälp av begränsad tid och minne samtidigt som de är redo att förutsäga när som helst. I detta dokument föreslås en ny experimentell ram för lärande och utvärdering av multimärkta dataströmmar, och den används för att studera olika metoders prestanda. Från denna studie utvecklar vi ett multi-märkt Hoeffding träd med multi-etikett klassificerare vid bladen. Vi visar empiriskt att denna metod är väl lämpad för denna utmanande uppgift. Med hjälp av vårt nya ramverk, som gör det möjligt för oss att generera realistiska multi-label dataströmmar med konceptdrift (liksom verkliga data), jämför vi med ett urval av baslinjemetoder, samt nya inlärningsmetoder från litteraturen, och visar att vår Hoeffding trädmetod uppnår snabb och mer exakt prestanda.
Till exempel, Read et al. I REF föreslogs en skalbar och effektiv klassificeringsmetod med flera märken för att utveckla dataströmmar, där flermärkta beskurna klassificeringsapparater används vid bladen på Hoeffding-träd.
Scalable and efficient multi-label classification for evolving data streams
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}