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| 基于可变最小贝叶斯风险的层次多标签分类方法 | |
| 摘 要： | 层次多标签分类方法,依据标签之间的相关性组织成层次结构,并将这种层次结构作为一种监督信息,从而更好地解决多标签分类问题.在层次多标签分类问题中常用的方法有两种,一种可称为损失无关方法,另一种可称为损失敏感方法.对于损失敏感方法,常用的损失函数有HMC-loss,该损失函数可对假正和假负两种错误给予不同的权重,并将层次信息添加到损失函数当中.当利用HMC-loss预测时,尽管得到的损失值是理想的,但实际预测的标签数却远多于真实的标签数.另外,层次信息的引入会对标签结点的决策顺序产生不利影响.针对这些问题,首先提出改进的损失函数IMH-loss,其次使用贝叶斯决策理论,提出了一种贝叶斯风险随决策过程可变的层次多标签分类方法.在真实数据集上的实验结果表明,该方法在保证召回率的同时,提升了标签预测精度. |
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