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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習 >統計的決定理論に基づく階層構造を利用したマルチラベル分類法について
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統計的決定理論に基づく階層構造を利用したマルチラベル分類法について

机译：关于基于统计决策理论的基于层次结构的多标签分类方法

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本稿では，統計的決定理論に基づくマルチラベル分類法を扱う．マルチラベル分類は，ラベル集合の冪集合の要素を一つのクラスと見なすことで，多クラス分類としても扱える．しかしこの場合，ラベル集合の要素数についてクラスの数が指数的に増加する．その為，要素数が大きい場合には，分類を行うことが計算量的に困難となる．この計算量的困難性を回避する為の研究が従来より行われており，その一つにラベル間の階層構造を利用した研究がある．他方，ベイズ基準のもとで最適な分類法が近年注目されている．本稿では，このベイズ基準のもとで最適な分類法をマルチラベル分類問題に適用する．更にラベル間に階層構造を仮定することで，分類で必要となる計算量をラベル集合の要素数についての線形オーダーで抑えるアルゴリズムを提案する．ベイズ基準のもとで最適となる分類法では，仮定する損失関数により具体的な計算式が異なる．その為本稿では，0-1損失，ハミング損失それぞれの場合において，効率的な分類アルゴリズムを示す．
机译：本文研究了基于统计决策理论的多标签分类方法。通过将标签集合的元素视为一个类别，也可以将多标签分类视为多分类。但是，在这种情况下，类别数量相对于标签集中的元素数量呈指数增长。因此，当元素数量很大时，就难以根据计算量进行分类。为了避免这种计算困难，已经进行了研究，其中之一是使用标签之间的分层结构的研究。另一方面，基于贝叶斯准则的最优分类方法近年来受到关注。在本文中，我们将基于贝叶斯标准的最优分类方法应用于多标签分类问题。此外，通过假设标签之间的层次结构，我们提出了一种算法，该算法抑制了按标签集中元素数量的线性顺序进行分类所需的计算量。在基于贝叶斯准则的最佳分类方法中，具体的计算公式根据假定的损失函数而有所不同。因此，在本文中，针对0-1损失和嗡嗡声损失分别显示了一种有效的分类算法。

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