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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.
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文献信息
篇名 基于不同权重的多标签分类器准确性评估方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多标签分类 准确性评估 不平衡类
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 135-137,150
页数 分类号 TP18|TP311
字数 4464字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.10.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 秦锋 安徽工业大学计算机学院 81 783 15.0 25.0
2 程泽凯 安徽工业大学计算机学院 51 532 9.0 22.0
3 黄俊 安徽工业大学计算机学院 7 27 2.0 5.0
4 杨帆 安徽工业大学计算机学院 11 38 3.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
多标签分类
准确性评估
不平衡类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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