A novel multi-label deep forest algorithm based on elite preservation strategy and multi-layer feature fusion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-label classification is a popular research direction in the field of machine learning and pattern recognition, and has shown significant application potential in real-life scenarios. However, traditional multi-label classification algorithms still suffer from the low classification accuracy and instability due to the lack of feature diversity. To tackle this issue, this paper investigates the effect of feature diversity on the ensemble model based on the deep forest framework, and subsequently presents a multi-label deep forest algorithm based on elite preservation strategy and multi-layer feature fusion (EMDF). Firstly, the elite preservation strategy is introduced to screen the forests in the cascades layer by layer for reestablishing the cascades structure. This enables the screened cascades to acquire better predicted feature vectors. Secondly, combined with the predicted feature vectors of screened cascades, the multi-layer feature fusion strategy is put forward to enhance the label information of input features and improve the predictive performance of the model. Finally, EMDF is extensively tested on 10 different types of comparative algorithms and 12 various fields datasets. Experimental results show that EMDF achieves better accuracy on multiple metrics such as Hamming loss and Coverage on most datasets. Furthermore, a comprehensive evaluation of algorithm rankings on all metrics also demonstrates the superior stability of EMDF.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle