論文の概要: Inducing a hierarchy for multi-class classification problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10263v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 05:40:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 15:10:08.645925
• Title: Inducing a hierarchy for multi-class classification problems
• Title（参考訳）: 多クラス分類問題に対する階層の誘導
• Authors: Hayden S. Helm, Weiwei Yang, Sujeeth Bharadwaj, Kate Lytvynets, Oriana Riva, Christopher White, Ali Geisa, Carey E. Priebe
• Abstract要約: 分類的ラベルが自然な階層に従ったアプリケーションでは、ラベル構造を利用する分類方法は、そうでないものをしばしば上回る。 本稿では,フラット分類器に対する分類性能を向上できる階層構造を誘導する手法のクラスについて検討する。 原理シミュレーションと3つの実データアプリケーションにおいて、潜入階層の発見と精度向上のためのメソッドのクラスの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.58041597483471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In applications where categorical labels follow a natural hierarchy, classification methods that exploit the label structure often outperform those that do not. Un-fortunately, the majority of classification datasets do not come pre-equipped with a hierarchical structure and classical flat classifiers must be employed. In this paper, we investigate a class of methods that induce a hierarchy that can similarly improve classification performance over flat classifiers. The class of methods follows the structure of first clustering the conditional distributions and subsequently using a hierarchical classifier with the induced hierarchy. We demonstrate the effectiveness of the class of methods both for discovering a latent hierarchy and for improving accuracy in principled simulation settings and three real data applications.
• Abstract（参考訳）: 分類的ラベルが自然な階層に従ったアプリケーションでは、ラベル構造を利用する分類方法は、そうでないものをしばしば上回る。 残念ながら、分類データセットの大部分は、階層構造と古典的なフラット分類器を事前に装備していない。 本稿では,フラット分類器に対する分類性能を向上できる階層構造を誘導する手法のクラスについて検討する。 メソッドのクラスは、条件分布を最初にクラスタリングし、次に誘導階層を持つ階層型分類器を使用する構造に従う。 原理シミュレーションと3つの実データアプリケーションにおいて、潜入階層の発見と精度向上のためのメソッドのクラスの有効性を実証する。

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