Abstrakt. I detta dokument föreslås en ensemblemetod för multimärkning. Algoritmen RAndom k-labELset (RAKEL) konstruerar varje medlem av ensemblen genom att överväga en liten slumpmässig undergrupp av etiketter och lära sig en enmärkt klassificering för förutsägelsen av varje element i powersetet för denna undergrupp. På så sätt syftar den föreslagna algoritmen till att ta hänsyn till märkningens korrelationer med hjälp av enmärkningsklassificeringar som tillämpas på deluppgifter med hanterbart antal etiketter och tillräckligt antal exempel per etikett. Experimentella resultat på gemensamma multimärkningsdomäner där protein, dokument och scenklassificering ingår visar att bättre prestanda kan uppnås jämfört med populära multimärkningsmetoder.
De slumpmässiga k-märkningarna (RAKEL) REF föreslogs för att ta hänsyn till märkningens korrelation för att förbättra klassificeringen.
Random k-Labelsets: An Ensemble Method for Multilabel Classification
{'venue': 'ECML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}