論文の概要: The Multiplex Classification Framework: optimizing multi-label classifiers through problem transformation, ontology engineering, and model ensembling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14299v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 20:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:36.044779
• Title: The Multiplex Classification Framework: optimizing multi-label classifiers through problem transformation, ontology engineering, and model ensembling
• Title（参考訳）: Multiplex Classification Framework:問題変換、オントロジー工学、モデルアンサンブルによる複数ラベル分類器の最適化
• Authors: Mauro Nievas Offidani, Facundo Roffet, Claudio Augusto Delrieux, Maria Carolina Gonzalez Galtier, Marcos Zarate,
• Abstract要約: 本稿では,多重化分類フレームワークについて紹介する。 このフレームワークには,任意のクラスへの適応性や論理的制約など,いくつかのメリットがある。 従来の分類モデルとMultiformxアプローチを比較した2つの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Classification is a fundamental task in machine learning. While conventional methods-such as binary, multiclass, and multi-label classification-are effective for simpler problems, they may not adequately address the complexities of some real-world scenarios. This paper introduces the Multiplex Classification Framework, a novel approach developed to tackle these and similar challenges through the integration of problem transformation, ontology engineering, and model ensembling. The framework offers several advantages, including adaptability to any number of classes and logical constraints, an innovative method for managing class imbalance, the elimination of confidence threshold selection, and a modular structure. Two experiments were conducted to compare the performance of conventional classification models with the Multiplex approach. Our results demonstrate that the Multiplex approach can improve classification performance significantly (up to 10% gain in overall F1 score), particularly in classification problems with a large number of classes and pronounced class imbalances. However, it also has limitations, as it requires a thorough understanding of the problem domain and some experience with ontology engineering, and it involves training multiple models, which can make the whole process more intricate. Overall, this methodology provides a valuable tool for researchers and practitioners dealing with complex classification problems in machine learning.
• Abstract（参考訳）: 分類は機械学習の基本的な課題である。 従来の手法であるバイナリ、マルチクラス、マルチラベル分類は、より単純な問題に対して有効であるが、現実のシナリオの複雑さに適切に対処することができない。 本稿では、問題変換、オントロジー工学、モデルエンハンスブルの統合により、これらの課題に対処するために開発された新しいアプローチである、多重化分類フレームワークを紹介する。 このフレームワークには、任意のクラスや論理的制約への適応性、クラス不均衡を管理する革新的な方法、信頼しきい値選択の排除、モジュール構造など、いくつかの利点がある。 従来の分類モデルとMultiformxアプローチを比較した2つの実験を行った。 その結果, クラス数が多く, クラス不均衡が顕著な分類問題において, 多重化手法は分類性能を著しく向上させる(F1スコア全体の最大10%向上)ことが示唆された。 しかし、問題領域の徹底的な理解とオントロジーエンジニアリングの経験が必要であり、プロセス全体をより複雑にする複数のモデルをトレーニングする必要があるため、制限もある。 全体として、この方法論は機械学習の複雑な分類問題を扱う研究者や実践者にとって貴重なツールである。

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