論文の概要: Ranking hierarchical multi-label classification results with mLPRs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07833v2
• Date: Sun, 02 Nov 2025 08:51:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:25.770513
• Title: Ranking hierarchical multi-label classification results with mLPRs
• Title（参考訳）: mLPRを用いた階層型多ラベル分類結果のランク付け
• Authors: Yuting Ye, Christine Ho, Ci-Ren Jiang, Wayne Tai Lee, Haiyan Huang,
• Abstract要約: 与えられたクラス階層に固執しながら、参加者の少ない第2段階の質問に焦点を合わせます。 CATCHと呼ばれる新しい目的関数を導入し、適切な分類性能を確保する。 提案手法は,合成データセットと2つの実データセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.869182515096001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hierarchical multi-label classification (HMC) has gained considerable attention in recent decades. A seminal line of HMC research addresses the problem in two stages: first, training individual classifiers for each class, then integrating these classifiers to provide a unified set of classification results across classes while respecting the given hierarchy. In this article, we focus on the less attended second-stage question while adhering to the given class hierarchy. This involves addressing a key challenge: how to manage the hierarchical constraint and account for statistical differences in the first-stage classifier scores across different classes to make classification decisions that are optimal under a justifiable criterion. To address this challenge, we introduce a new objective function, called CATCH, to ensure reasonable classification performance. To optimize this function, we propose a decision strategy built on a novel metric, the multidimensional Local Precision Rate (mLPR), which reflects the membership chance of an object in a class given all classifier scores and the class hierarchy. Particularly, we demonstrate that, under certain conditions, transforming the classifier scores into mLPRs and comparing mLPR values for all objects against all classes can, in theory, ensure the class hierarchy and maximize CATCH. In practice, we propose an algorithm HierRank to rank estimated mLPRs under the hierarchical constraint, leading to a ranking that maximizes an empirical version of CATCH. Our approach was evaluated on a synthetic dataset and two real datasets, exhibiting superior performance compared to several state-of-the-art methods in terms of improved decision accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年,階層型マルチラベル分類 (HMC) が注目されている。 まず、各クラスに対して個別の分類器を訓練し、次にこれらの分類器を統合して、与えられた階層を尊重しながらクラス間で統一された分類結果の集合を提供する。 本稿では,クラス階層に固執しながら,参加者の少ない第2段階の質問に焦点をあてる。 これは、階層的な制約を管理し、異なるクラスにまたがる第1段階の分類器の統計的な違いを考慮し、正当化できる基準の下で最適な分類決定を行う方法という、重要な課題に対処することを含む。 この課題に対処するために、我々はCATCHと呼ばれる新しい目的関数を導入し、適切な分類性能を確保する。 この関数を最適化するために、クラス内の全ての分類器のスコアとクラス階層が与えられたオブジェクトのメンバシップ確率を反映した、新しい計量、多次元局所精度率(mLPR)に基づく決定戦略を提案する。 特に、ある条件下では、分類器のスコアをmLPRに変換し、すべてのオブジェクトのmLPR値をすべてのクラスと比較することで、理論上、クラス階層を確実にし、CATCHを最大化できることを示す。 実際、階層的制約の下で推定mLPRをランク付けするアルゴリズムであるHierRankを提案し、CATCHの実証バージョンを最大化するランク付けを行う。 提案手法は, 合成データセットと2つの実データセットを用いて評価し, 精度の向上の観点から, いくつかの最先端手法と比較して優れた性能を示した。

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