分類器チェーン:レビューと展望【JST・京大機械翻訳】

Read Jesse; Pfahringer Bernhard; Holmes Geoff; Frank Eibe

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211052414151 整理番号：21P0021931

分類器チェーン:レビューと展望【JST・京大機械翻訳】

Classifier Chains: A Review and Perspectives

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発行年： 2019年12月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

分類器チェーンとしてまとめられた方法のファミリーは,マルチラベル学習問題に対する一般的なアプローチになっている。この手法は,クラスラベル予測が他の分類器に対する特徴になるような,チェーン構造において,オフラインのバイナリ分類器を連結することを含む。そのような方法は柔軟で効果的であり,多くのデータセットとマルチラベル評価メトリックスにわたって最先端の経験的性能を得た。この性能は,いかに正確に働くかのさらなる研究と,どのように改良できるか,そして最近の10年間において,多数の研究が,理論的レベルで分類器連鎖機構を調べ,多くの改良が,マルチラベル学習のための最先端のオプションの中で残っているように,訓練と推論手順になされてきた。広範囲の応用と研究テーマをカバーするこの過去と進行中の関心を考えると,この作業の目標は,分類器チェーンのレビュー,文献にある技術および拡張の調査,および将来におけるマルチラベル分類の分野におけるこのアプローチの展望を提供することである。著者らは,研究者と実務者に対する多くの勧告と共に,将来の研究のための多くの分野の概要を,積極的に結論づける。【JST・京大機械翻訳】

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