Vi anser att problemet med att uppskatta den villkorliga sannolikheten för en etikett i tid O(log n), där n är antalet möjliga etiketter. Vi analyserar en naturlig minskning av detta problem till en uppsättning binära regressionsproblem organiserade i en trädstruktur, visar en ånger bundna att skalor med djupet av trädet. Motiverade av denna analys, föreslår vi den första online-algoritm som på ett tydligt sätt konstruerar ett logaritmiskt djup träd på uppsättningen etiketter för att lösa detta problem. Vi testar algoritmen empiriskt och visar att den fungerar framgångsrikt på en datauppsättning med ungefär 10 6 etiketter.
Filterträdet och den villkorliga sannolikheten träd REF till exempel är konsekvent minskning av multiklass problem till binära som lär sig ett träd av klassificerare.
Conditional Probability Tree Estimation Analysis and Algorithms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}