Abstract Multilabel klassificering har blivit allt viktigare för olika användningsfall. Bland de befintliga multietikettklassificeringsmetoderna är problemtransformationsmetoder, såsom Binary Relevance, Pruned Problem Transformation, och Classifier Chains, några av de mest populära, eftersom de bryter en global multietikett klassificeringsproblem i en uppsättning mindre binära eller flerklass klassificeringsproblem. Omvandlingsmetoder möjliggör användning av två olika funktionsval: lokala, där urvalet utförs självständigt för var och en av de förändrade problemen, och globala, där urvalet utförs på den ursprungliga datauppsättningen, vilket innebär att alla lokala klassificeringar fungerar på samma uppsättning funktioner. Även om globala metoder har forskats i stor utsträckning, har lokala metoder hittills inte fått någon större uppmärksamhet. I detta dokument jämför vi dessa två strategier på en av de mest raka framåt omvandlingsmetoder, dvs. Binary Relevance. Vi jämför empiriskt deras prestanda på olika platta och hierarkiska multietikettdatauppsättningar av olika applikationsområden. Vi visar att lokala överträffar det globala funktionsvalet när det gäller klassificeringsnoggrannhet, utan nackdelar i körtidens prestanda.
Omvandlingsmetoder REF sönderdela multietikettproblemet i en uppsättning binära klassificeringsproblem.
Local and global feature selection for multilabel classification with binary relevance
{'venue': 'Artificial Intelligence Review', 'journal': 'Artificial Intelligence Review', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}