Sammanfattning Denna artikel fokuserar på hierarkiska klassificeringsproblem där de klasser som ska förutsägas är organiserade i form av ett träd. Standarden top-down-klyfta och erövra strategi för hierarkisk klassificering består av att bygga en hierarki av klassificerare där en klassificerare är byggd för varje intern (icke-blad) nod i klassträdet. Varje klassificerare diskriminerar endast mellan sina barnklasser. När klassifikationsträdet har byggts, använder systemet dem för att klassificera exempel på en klassnivå i taget, så att när exemplet tilldelas en klass på en given nivå behöver endast barnklasserna beaktas på nästa nivå. Detta tillvägagångssätt har nackdelen att om ett testexempel är felaktigt klassificerat på en viss klassnivå, kommer det också att vara felaktigt klassificerat på djupare nivåer. I detta dokument föreslår vi hierarkiska klassificeringsmetoder för att mildra denna nackdel. Mer exakt föreslår vi en metod som kallas Hierarkisk Ensemble of Hierarkical Rule Sets (HEHRS), där olika ensembler byggs på olika nivåer i klassträdet och varje ensemble består av olika regeluppsättningar byggda från träningsexempel på olika nivåer av klassträdet. Vi använder också en Partikelsvamoptimeringsalgoritm (PSO) för att optimera de regelvikter som HEHRS använder för att kombinera förutsägelser av olika regler till en klass som ska tilldelas ett givet testexempel. Dessutom föreslår vi en variant av en metod för att mildra den ovan nämnda nackdelen med top-down klassificering. Dessa tre typer av metoder jämförs mot den standardiserade hierarkiska klassificeringsmetoden uppifrån och ned i sex utmanande bioinformatiska datauppsättningar, med förutsägelse av proteinfunktion. Totalt får HEHRS med de regelvikter som optimerats av PSO-algoritmen den bästa prediktiva noggrannheten av de fyra typerna av hierarkisk klassificeringsmetod.
I Holden och Freitas REF, olika ensembler av regler byggs för varje nivå av klassen hierarki-med hjälp av utbildning exempel på nivå-och en PSO algoritm används för att optimera de vikter som används för att kombinera förutsägelser av olika regler på ett top-down-sätt.
Hierarchical Classification of Protein Function with Ensembles of Rules and Particle Swarm Optimisation
{'venue': None, 'journal': 'Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}