En multiklass klassificering problem kan reduceras till en samling av binära problem med hjälp av en kodning matris. Kvaliteten på den slutliga lösningen, som är en ensemble av basklassificerare lärt sig om binära problem, påverkas av både prestanda basläraren och felkorrigering förmåga kodmatrisen. En kodning matris med stark felkorrigering förmåga kan inte vara totalt sett optimal om binära problem är för svårt för base eleven. Man bör därför sträva efter en avvägning mellan felkorrigering och basinlärning. I detta dokument föreslår vi en ny multiclass boosteralgoritm som ändrar kodningsmatrisen efter den grundläggande elevens inlärningsförmåga. Vi visar experimentellt att vår algoritm är mycket effektiv när det gäller att optimera marginalkostnaden för flera klasser, och överträffar befintliga multiklassalgoritmer som AdaBoost.ECC och one-vs-one. Förbättringen är särskilt betydelsefull när grundläraren inte är särskilt kraftfull.
ERP REF försöker hitta en bra kompromiss mellan felkorrigering och basinlärning.
Multiclass boosting with repartitioning
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}