Abstrakt. I multi-etikett klassificering (MLC), varje instans är associerad med en undergrupp av etiketter i stället för en enda klass, som i konventionell klassificering, och denna generalisering gör det möjligt att definiera en mängd förlustfunktioner. Ett stort antal förluster har redan föreslagits och tillämpas vanligen som resultatmått i experimentella studier. Även om dessa förlustfunktioner är av en helt annan karaktär, är det dock sällan möjligt att fastställa en konkret koppling mellan den typ av multimärkningsklassificering som används och den förlust som ska minimeras, vilket underförstått ger ett missvisande intryck av att samma metod kan vara optimal för olika förlustfunktioner. I detta dokument utvecklar vi riskminimering och sambandet mellan förlustfunktioner i MLC, både teoretiskt och empiriskt. Framför allt jämför vi två viktiga förlustfunktioner, nämligen Hamming-förlusten och undergruppen 0/1-förlusten. Vi utför en ångeranalys, visar hur dålig en klassificerare avsedd att minimera delmängd 0/1 förlust kan bli i termer av Hamming förlust och vice versa. De teoretiska resultaten bekräftas av experimentella studier och deras konsekvenser för MLC-metoder diskuteras i ett bredare sammanhang.
Subset 0/1 förlust är mer begränsad än Hamming förlust, och deras relationer har analyserats i REF.
Regret analysis for performance metrics in multi-label classification: The case of hamming and subset zero-one loss
{'venue': 'In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}