論文の概要: Extreme Gradient Boosted Multi-label Trees for Dynamic Classifier Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08094v1
• Date: Mon, 15 Jun 2020 02:35:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 02:48:54.947896
• Title: Extreme Gradient Boosted Multi-label Trees for Dynamic Classifier Chains
• Title（参考訳）: 動的クラシファイアチェインのための極勾配強化多ラベル木
• Authors: Bohlender, Simon and Loza Mencia, Eneldo and Kulessa, Moritz
• Abstract要約: 動的分類器チェーン(DCC)は、手元にある各インスタンスに応じて、各予測に対してラベル順序が動的に選択される。 我々は、この概念を、効果的でスケーラブルな最先端技術である極度の勾配押し上げ木(XGBoost)の強化と組み合わせる。 正のラベルのみを予測し、通常は少数であるので、トレーニングコストを大幅に削減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.357087732949916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classifier chains is a key technique in multi-label classification, since it allows to consider label dependencies effectively. However, the classifiers are aligned according to a static order of the labels. In the concept of dynamic classifier chains (DCC) the label ordering is chosen for each prediction dynamically depending on the respective instance at hand. We combine this concept with the boosting of extreme gradient boosted trees (XGBoost), an effective and scalable state-of-the-art technique, and incorporate DCC in a fast multi-label extension of XGBoost which we make publicly available. As only positive labels have to be predicted and these are usually only few, the training costs can be further substantially reduced. Moreover, as experiments on eleven datasets show, the length of the chain allows for a more control over the usage of previous predictions and hence over the measure one want to optimize.
• Abstract（参考訳）: 分類チェインはラベル依存を効果的に考慮できるため、マルチラベル分類において重要なテクニックである。 しかし、分類器はラベルの静的順序に従って整列される。 動的分類器チェーン(DCC)の概念では、手元にある各インスタンスに応じて、各予測に対してラベル順序が動的に選択される。 我々は、この概念と、効果的でスケーラブルな最先端技術である極度の勾配向上木(XGBoost)の強化を組み合わせ、DCCをXGBoostの高速マルチラベル拡張に組み込んで公開します。 正のラベルのみを予測しなければならず、通常はわずかであるので、トレーニングコストは大幅に削減できる。 さらに、11のデータセットでの実験が示すように、チェーンの長さは、以前の予測の使用をより制御できるため、最適化したい測定値よりも大きい。

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