I praktiska tillämpningar behövs ofta algoritmer för maskininlärning för att lära sig klassificeringar som optimerar domänspecifika prestandamått. Tidigare har forskningen fokuserat på att lära sig den nödvändiga klassificeringen i isolering, men det är fortfarande svårt att lära sig icke-linjär klassificering för icke-linjära och icke-smootha prestandamått. I detta dokument kringgår vi detta problem genom att föreslå en ny tvåstegsmetod kallad CAPO, nämligen att först utbilda ickelinjära extraklassiatorer med befintliga inlärningsmetoder, och sedan anpassa extraklassiatorer för specifika prestationsåtgärder. I det första steget, kan extra klassificerare erhållas effektivt genom att ta off-the-shelf lärande algoritmer. För det andra steget visar vi att klassificeringsanpassningsproblemet kan reduceras till ett kvadratiskt programproblem, som liknar linjär SVM perf och kan lösas effektivt. Genom att utnyttja ickelinjära extraklassiatorer kan CAPO generera ickelinjära klassifiatorer som optimerar ett stort antal olika prestandamått, inklusive alla prestandamått baserade på beredskapstabellen och AUC, samtidigt som hög beräkningseffektivitet bibehålls. Empiriska studier visar att CAPO är effektiv och av hög beräkningseffektivitet, och även det är mer effektivt än linjär SVM perf.
• Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog att man skulle lära sig en icke-linjär klassificering för optimering av icke-linjära och icke-smootha prestandamått genom en ny tvåstegsmetod.
Efficient Optimization of Performance Measures by Classifier Adaptation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2013, 35(6): 1370-1382', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}