PL EN


2010 | 235 |
Article title

Effectiveness of decomposition algorithms for multi-class classification problems

Content
Title variants
Languages of publication
Abstracts
PL
Problem predykcji etykiety klasy (grupy, populacji) na podstawie obserwacji wektora cech jest nazywany klasyfikacją, analizą dyskryminacyjną lub uczeniem się pod nadzorem. Zbiór etykiet składa się z K > 2 elementów w przypadku zagadnień wieloklasowych oraz z K = 2 elementów w przypadku zagadnień dwuklasowych (binarnych). Ponieważ zagadnienia dwuklaso- we są z reguły o wiele prostsze od zagadnień wieloklasowych (co więcej, niektóre algorytmy klasyfikacyjne dają się zastosować jedynie w przypadku dwuklasowym) wielu autorów proponuje dekompozycje zagadnień wieloklasowych do zagadnień binarnych. Do szczególnie znanych algorytmów tego typu należą: one-per-class (OPC), pairwise coupling (PWC) oraz error-correcting output codes (ECOC). Dualnym do zagadnienia dekompozycji jest zagadnienie łączenia informacji uzyskanych z klasyfikatorów binarnych. Klasyczne algorytmy bazują na minimalizacji odległości Hamminga, technice głosowania lub sumowania prawdopodobieństw a posteriori. W pracy porównano różne algorytmy dekompozycyjne oraz zarówno klasyczne jak i nowe metody łączenia informacji z klasyfikatorów binarnych. Wyniki tych porównań wskazują jednoznacznie, że zwłaszcza w przypadku „niestabilnych” procedur klasyfikacyjnych takich jak drzewa klasyfikacyjne czy sieci neuronowe, poza uproszczeniem samych procedur uzyskujemy również znaczną poprawę jakości klasyfikacji. Stąd metody te zaliczyć można do technik wzmacniania klasyfikatorów.
Keywords
Year
Volume
235
Physical description
Dates
published
2010
References
Document Type
Publication order reference
Identifiers
URI
http://hdl.handle.net/11089/354
YADDA identifier
bwmeta1.element.hdl_11089_354
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.