Abstract-Machine lärande är i sig en multiobjektiv uppgift. Traditionellt sett antas dock antingen endast ett av målen eftersom kostnadsfunktionen eller flera mål aggregeras till en skaklar kostnadsfunktion. Detta kan främst tillskrivas det faktum att de flesta konventionella inlärningsalgoritmer bara kan hantera en skalär kostnadsfunktion. Under det senaste årtiondet har arbetet med att lösa maskininlärningsproblem med hjälp av Pareto-baserad multiobjektiv optimeringsmetodik ökat, särskilt på grund av den stora framgången med multiobjektiv optimering med hjälp av evolutionära algoritmer och andra populationsbaserade stokastiska sökmetoder. Det har visat sig att Pareto-baserade multiobjektiva lärandestrategier är mer kraftfulla jämfört med lärande algoritmer med en skalar kostnadsfunktion för att ta itu med olika ämnen för maskininlärning, såsom kluster, funktionsval, förbättring av generaliseringsförmåga, kunskapsextraktion och ensemblegenerering. En gemensam fördel med de olika multiobjektiva inlärningsstrategierna är att man kan få en djupare inblick i inlärningsproblemet genom att analysera Paretofronten som består av flera Pareto-optimala lösningar. Detta dokument ger en översikt över den befintliga forskningen om maskininlärning med flera mål, med fokus på övervakat lärande. Dessutom ges ett antal fallstudier för att illustrera de stora fördelarna med Pareto-baserad metod för maskininlärning, t.ex. hur man identifierar tolkningsbara modeller och modeller som kan generalisera på osynliga data från de erhållna Pareto-optimala lösningarna. Tre metoder för Pareto-baserad multiobjektiv ensemblegenerering jämförs och diskuteras i detalj. Slutligen föreslås potentiellt intressanta ämnen i multiobjektiv maskininlärning.
A. Flerkriteriemetoder för maskininlärning Flera maskininlärningsmetoder som utnyttjar Pareto-optimalitet har tidigare föreslagits; en översikt finns i REF.
Pareto-Based Multiobjective Machine Learning: An Overview and Case Studies
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}