A Novel Algorithm Model for Multi-class Classification
Notice bibliographique
Résumé
Multi-class classification is an important and on-going research subject in machine learning. In this paper, we propose an algorithm model for k-class multi-class classification problem based on p-class (2≤ p ≤ k) support vector ordinal regression machine (SVORM). A series of algorithms can be generated by selecting the different parameters p, L and the code matrix. When p = 2, they reduce to the popular algorithms based on 2-class SVMs. When p = 3, they improve K-SVCR in [1] and ν-K-SVCR in [19]. The algorithms based on p- class SVORM in this algorithm model are more interesting because our preliminary numerical experiments show that then are promising. At last, some problems for further study are suggested. Key words: Multi-class classification problem; decomposition-reconstruction; support vector ordinal regression machine; error-correcting output code This work is supported by the Key Project of National Natural Science Foundation of China (No.10631070), the National Natural Science Foundation of China (No.10801112,No.70601033) and the China Postdoctoral Science Foundation funded project(No.20080430573)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».