En vanlig metod för att lösa flermärkta inlärningsproblem är att använda problemtransformationsmetoder och dikotomisera klassificeringar som i den parvisa nedbrytningsstrategin. Ett av problemen med denna strategi är behovet av att fråga ett kvadratiskt antal binära klassificerare för att göra en förutsägelse som kan vara ganska tidskrävande, särskilt när det gäller att lära sig problem med ett stort antal etiketter. För att ta itu med detta problem föreslår vi en tvåstegsarkitektur (TSA) för ett effektivt flermärkt lärande. Vi analyserar tre implementeringar av denna arkitektur den tvåstegs röstningsmetoden (TSVM), den tvåstegs Classifier Chain Method (TSCCM) och den tvåstegs Pruned Classifier Chain Method (TSPCCM). Åtta olika verkliga datauppsättningar används för att utvärdera de föreslagna metodernas prestanda. Prestandan i våra strategier jämförs med prestandan hos två algoritmanpassningsmetoder (Multi-Label k-NN och Multi-Label C4.5) och fem problemtransformationsmetoder (binary Relevance, Classifier Chain, Calibrated Label Ranking med majoritetsröstning, Quick Weighted-metoden för parvis flermärkt lärande och Label Powerset-metoden). Resultaten tyder på att TSCCM och TSPCCM överträffar de konkurrerande algoritmerna när det gäller prediktiv noggrannhet, medan TSVM har jämförbar prediktiv prestanda. När det gäller testhastighet visar alla tre metoderna bättre prestanda jämfört med de parvisa metoderna för flermärkt inlärning.
Madjarov m.fl. I REF föreslogs en tvåstegsbearbetad klassificeringskedja för flermärkta inlärningsproblem.
Two Stage Architecture for Multi-label Learning
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}