Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conformal Rule-Based Multi-label Classification

論文の概要: Conformal Rule-Based Multi-label Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08145v1
Date: Thu, 16 Jul 2020 07:08:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 22:03:30.549228
Title: Conformal Rule-Based Multi-label Classification
Title（参考訳）: 共形規則に基づくマルチラベル分類
Authors: Eyke H\"ullermeier and Johannes F\"urnkranz and Eneldo Loza Mencia
Abstract要約: 我々は、規則に基づく多ラベル分類(MLC)を強化するための共形予測(CP)の使用を提唱する。ルールは、CPが要求する自然な(非整合性)スコアを提供する能力を持つ。遅延多ラベル規則学習における校正適合度スコアの有用性について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.658812114255374
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We advocate the use of conformal prediction (CP) to enhance rule-based multi-label classification (MLC). In particular, we highlight the mutual benefit of CP and rule learning: Rules have the ability to provide natural (non-)conformity scores, which are required by CP, while CP suggests a way to calibrate the assessment of candidate rules, thereby supporting better predictions and more elaborate decision making. We illustrate the potential usefulness of calibrated conformity scores in a case study on lazy multi-label rule learning.
Abstract（参考訳）: 我々は、規則に基づく多ラベル分類(MLC)を強化するために、共形予測(CP)の使用を提唱する。特に、cpとルール学習の相互利益を強調する: ルールはcpが要求する自然な(非)コンフォーマリティスコアを提供する能力を持ち、cpは候補規則の評価を校正する方法を提案し、それによってより良い予測とより精巧な意思決定を支援する。遅延マルチラベルルール学習の事例研究において,調整適合度スコアの有用性を示す。

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