Flerklassiga inlärningsproblem innefattar nding en definition för en okänd funktion f (x) vars räckvidd är en diskret uppsättning som innehåller k > 2 värden (dvs k \ classes). De sionen förvärvas genom att studera samlingar av utbildningsexempel på formen hx i ; f (x i)i. Befintliga metoder för flerklassiga inlärningsproblem inkluderar direkt tillämpning av flerklassalgoritmer såsom beslutsträdsalgoritmer C4.5 och CART, tillämpning av binära konceptinlärningsalgoritmer för att lära sig individuella binära funktioner för var och en av k-klasserna, och tillämpning av binära konceptinlärningsalgoritmer med distribuerade utdata representationer. I detta dokument jämförs dessa tre metoder med en ny teknik där felkorrigerande koder används som en distribuerad utdatarepresentation. Vi visar att dessa resultat representationer förbättrar generaliseringen prestanda både C4.5 och backpropagation på ett brett spektrum av flerklassiga lärande uppgifter. Vi visar också att detta tillvägagångssätt är robust när det gäller förändringar i storleken på utbildningsprovet, tilldelning av distribuerade representationer till särskilda klasser, och tillämpning av metoder för att undvika överbetting, t.ex. beskärning av beslutsträd. Slutligen visar vi att liksom de andra metoderna kan felkorrigering kodteknik ge tillförlitliga klasssannolikhet uppskattningar. Sammantaget visar dessa resultat att felkorrigerande utdatakoder ger en allmän metod för att förbättra prestandan hos induktiva inlärningsprogram på flerklassproblem.
Ett ramverk som ger både kodning och avkodning strategier är felkorrigerande utdatakoder (ECOC) ram REF.
Solving Multiclass Learning Problems via Error-Correcting Output Codes
{'venue': 'Journal of Artificial Intelligence Research, Vol 2, (1995), 263-286', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}