論文の概要: Semi-supervised Predictive Clustering Trees for (Hierarchical) Multi-label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09237v2
• Date: Sat, 30 Mar 2024 11:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 16:23:34.898818
• Title: Semi-supervised Predictive Clustering Trees for (Hierarchical) Multi-label Classification
• Title（参考訳）: 階層型)多ラベル分類のための半教師付き予測クラスタリング木
• Authors: Jurica Levatić, Michelangelo Ceci, Dragi Kocev, Sašo Džeroski,
• Abstract要約: 本稿では,予測クラスタリング木の半教師付き学習に基づく階層型マルチラベル分類手法を提案する。 また,この手法をアンサンブル学習に拡張し,ランダムな森林アプローチに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.706328351174805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) is a common approach to learning predictive models using not only labeled examples, but also unlabeled examples. While SSL for the simple tasks of classification and regression has received a lot of attention from the research community, this is not properly investigated for complex prediction tasks with structurally dependent variables. This is the case of multi-label classification and hierarchical multi-label classification tasks, which may require additional information, possibly coming from the underlying distribution in the descriptive space provided by unlabeled examples, to better face the challenging task of predicting simultaneously multiple class labels. In this paper, we investigate this aspect and propose a (hierarchical) multi-label classification method based on semi-supervised learning of predictive clustering trees. We also extend the method towards ensemble learning and propose a method based on the random forest approach. Extensive experimental evaluation conducted on 23 datasets shows significant advantages of the proposed method and its extension with respect to their supervised counterparts. Moreover, the method preserves interpretability and reduces the time complexity of classical tree-based models.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)は、ラベル付き例だけでなくラベル付き例を用いて予測モデルを学習する一般的な手法である。 分類と回帰の単純なタスクに対するSSLは、研究コミュニティから多くの注目を集めているが、構造に依存した変数を持つ複雑な予測タスクについては、適切には研究されていない。 これは、複数ラベル分類と階層的な多ラベル分類タスクのケースであり、複数のクラスラベルを同時に予測する難しいタスクに直面するために、追加情報を必要とする可能性がある。 本稿では,この側面を考察し,予測クラスタリング木の半教師付き学習に基づく(階層的な)マルチラベル分類手法を提案する。 また,この手法をアンサンブル学習に拡張し,ランダムな森林アプローチに基づく手法を提案する。 23個のデータセットに対して大規模な実験を行った結果,提案手法とその拡張性について有意な有益性を示した。 さらに、この手法は解釈可能性を保持し、古典的ツリーベースモデルの時間的複雑さを低減する。

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