Abstract Hierarkical multi-label klassificering (HMC) är en variant av klassificering där fall kan tillhöra flera klasser samtidigt och dessa klasser är organiserade i en hierarki. I denna artikel presenteras flera metoder för induktion av beslutsträd för HMC, samt en empirisk studie av deras användning inom funktionell genomik. Vi jämför lära sig ett enda HMC träd (som gör förutsägelser för alla klasser tillsammans) med två metoder som lär sig en uppsättning regelbundna klassificering träd (ett för varje klass). Den första metoden definierar en oberoende klassificeringsuppgift för varje klass (SC). Det är uppenbart att hierarkin inför beroenden mellan klasserna. Även om de ignoreras av den första metoden utnyttjas de av den andra metoden, som kallas hierarkisk enmärkningsklassificering (HSC). Beroende på den aktuella tillämpningen kan klassernas hierarki vara sådan att varje klass har högst en förälder (trädstruktur) eller en sådan att klasserna kan ha flera föräldrar (DAG-struktur). Det senare fallet har inte övervägts tidigare och vi visar hur HMC- och HSC-strategier kan ändras för att stödja denna inställning. Vi jämför de tre metoderna för 24 jäst datamängder som använder som klassificeringsscheman MIPS FunCat (trädstruktur) och Gene Ontology (DAG struktur). Vi visar att HMC träd överträffar HSC och SC träd längs tre dimensioner: prediktiv noggrannhet, modellstorlek, och induktion Redaktör: Johannes Fürnkranz. Lär dig (2008) 73: 185-214 tid. Vi drar slutsatsen att HMC-träd definitivt bör beaktas i HMC-uppgifter där tolkningsbara modeller önskas.
Flera metoder som bygger på att lära sig ett binärt beslutsträd för varje etikett och lära sig ett enda beslutsträd för alla etiketter presenterades i REF.
Decision trees for hierarchical multi-label classification
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}