論文の概要: Comprehensive Comparative Study of Multi-Label Classification Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07113v1
- Date: Sun, 14 Feb 2021 09:38:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 16:01:07.710554
- Title: Comprehensive Comparative Study of Multi-Label Classification Methods
- Title（参考訳）: マルチラベル分類法の包括的比較研究
- Authors: Jasmin Bogatinovski, Ljup\v{c}o Todorovski, Sa\v{s}o D\v{z}eroski,
Dragi Kocev
- Abstract要約: マルチラベル分類(MLC)は最近、機械学習コミュニティから関心が高まっています。
この研究は、さまざまなドメインのデータセットの多さに関する幅広いMLCメソッドの包括的な実証的研究を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1278903078792917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multi-label classification (MLC) has recently received increasing interest
from the machine learning community. Several studies provide reviews of methods
and datasets for MLC and a few provide empirical comparisons of MLC methods.
However, they are limited in the number of methods and datasets considered.
This work provides a comprehensive empirical study of a wide range of MLC
methods on a plethora of datasets from various domains. More specifically, our
study evaluates 26 methods on 42 benchmark datasets using 20 evaluation
measures. The adopted evaluation methodology adheres to the highest literature
standards for designing and executing large scale, time-budgeted experimental
studies. First, the methods are selected based on their usage by the community,
assuring representation of methods across the MLC taxonomy of methods and
different base learners. Second, the datasets cover a wide range of complexity
and domains of application. The selected evaluation measures assess the
predictive performance and the efficiency of the methods. The results of the
analysis identify RFPCT, RFDTBR, ECCJ48, EBRJ48 and AdaBoost.MH as best
performing methods across the spectrum of performance measures. Whenever a new
method is introduced, it should be compared to different subsets of MLC
methods, determined on the basis of the different evaluation criteria.
- Abstract（参考訳）: マルチラベル分類(MLC)は最近、機械学習コミュニティから関心が高まっています。
いくつかの研究はMLCの方法とデータセットのレビューを提供し、いくつかの研究はMLCメソッドの実証的な比較を提供する。
ただし、考慮されるメソッドとデータセットの数に制限があります。
この研究は、さまざまなドメインのデータセットの多さに関する幅広いMLCメソッドの包括的な実証的研究を提供する。
より具体的には、42のベンチマークデータセットの26の手法を20の評価尺度を用いて評価する。
評価手法は、大規模で予算のかかる実験研究を設計・実行するための最も高い文献基準に準拠している。
まず、メソッドはコミュニティが使用する方法に基づいて選択され、メソッドのMLC分類と異なる基礎学習者のメソッドの表現を保証します。
第二に、データセットはアプリケーションの幅広い複雑さとドメインをカバーする。
選択した評価尺度は, 予測性能と手法の効率を評価する。
分析の結果は、RFPCT、RFDTBR、ECCJ48、EBRJ48およびAdaBoost.MHを、パフォーマンス対策のスペクトルにわたって最良の実行方法として識別する。
新しいメソッドが導入されるたびに、異なる評価基準に基づいて決定されるMLCメソッドの異なるサブセットと比較する必要があります。
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