Klassificeringen av flera märken handlar om problemet där varje instans är förknippad med etiketter av flera klasser. Eftersom utvärdering vid klassificering med flera märken är mer komplicerad än enmärkning har ett antal prestandaåtgärder föreslagits. Det märks att en algoritm vanligtvis utför olika på olika åtgärder. Därför är det viktigt att förstå vilka algoritmer som fungerar bra på vilka mått och varför. I detta dokument föreslår vi ett enhetligt marginalperspektiv för att se över elva prestationsmått vid klassificering med flera märken. I synnerhet definierar vi etikettmässigt marginal och explicit marginal, och visar att genom att maximera dessa marginaler, olika motsvarande prestandamått kommer att optimeras. Baserat på de definierade marginalerna är en maxmarginalmetod som kallas LIMO utformad och empiriska resultat verifierar våra teoretiska resultat.
I ett nyligen utfört arbete i REF föreslogs en enhetlig vy för ovanstående utvärderingsmått, inklusive diskreta och kontinuerliga mätvärden, med användning av märkningsmässigt och exakta marginaler.
A Unified View of Multi-Label Performance Measures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}