A Comparison of Error Correcting Output Coding Methods for Multiclass Classification by Using Support Vector Machine: The Prediction of Self-Monitoring of Blood Sugar
Notice bibliographique
Résumé
SVMs were initially developed to perform binary classification. However, in many real-world problems, particularly pattern recocnation studies, aimed to determine the distinctive features of large number of class or group. For this reason, a number of methods to generate multiclass SVMs from binary SVMs have been proposed by researchers and this is still a continuing research topic. In this study we aimed to compare classification accuracy and computational cost of four multiclass approaches using a original and simulated data sets. Error Corrected Output Coding (ECOC) based multiclass approaches that is used in this study creates many binary classifiers and combines their results to determine the class label of a test pixel. As a result of the comparisons for all conditions examined in this study, it’s found that the classification accuracy and computational cost of One vs. One multiclass approach is better than the other multiclass approaches. In classification or pattern recognization problems, some of supervised machine learning methods or algorithms can be easily extended to multiclass problems. However, some other powerful and popular classifiers, such as AdaBoost and Support Vector Machines, do not extend to multiclass easily. In those situations, the usual way to proceed is to reduce the complexity of the multiclass problem into multiple simpler binary classification problems.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».