基于不同权重的多标签分类器准确性评估方法

摘要：

分类问题是数据挖掘领域的研究热点之一.多标签分类器可以将数据对象预测为多个类别,训练集中属性相同但对应类标签不同的对象的数目是不平衡的,而现有的评估算法并未能区分其代价.提出了一种基于不同权重的准确性评估方法EMOWDIF,根据多标签数据对象属于相同属性不同类别的数目之间的比值计算相应的权重,对分类器模型给予不同程度的奖惩,从而区分不同分类器的性能.方法用编程实现,并对多标签数据集的分类结果进行评估.实验结果表明该方法能有效评估分类器.

关键词：多标签分类、准确性评估、不平衡类

所属期刊栏目：47

分类号：TP18;TP311(自动化基础理论)

资助基金：安徽省教育厅自然科学重点资助项目KJ2007A051

在线出版日期：2011-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：135-137,150