Multilabel AdaBoost für MATLAB

Question

Ich bin derzeit auf der Suche nach einem Multilabel AdaBoost Implementierung für MATLAB oder eine Technik zum effizienten Herstellung einer Zwei-Label-Implementierung für das Multilabel Fall verwenden. Jede Hilfe in dieser Angelegenheit würde geschätzt.

Answer 1

Sie können die gleiche Methode verwenden, verwendet in Support Vector Machines . SVMs sind ursprünglich binäre Klassifikatoren wurden mehrere Ansätze für den Umgang mit Daten mehrklassige vorgeschlagen:

• ein-gegen-alle : Konstrukt einen binären Klassifikator pro Klasse und Zug mit Instanzen in dieser Klasse als positive Fälle und alle anderen Instanzen als negative Fälle (dh: 1-vs- Not1, 2-vs-NOT2, 3-vs-NOT3). verwendet schließlich die hintere Wahrscheinlichkeit jeden Klassifizierer, die Klasse zu prognostizieren.

• one-gegen-one : Konstrukt mehr binäre Klassifikatoren für jedes Paar von Klassen (zB: 1-vs-2, 1-vs-3, 2-vs-3,. aus beiden Klassen einfach die Instanzen Training über.) durch. Dann können Sie die einzelnen Ergebnisse mit einer Mehrheit der Stimmen kombinieren.

• Error Correcting Output Codes :. Basiert auf der Theorie der Fehlerkorrektur (Hamming-Code und so weiter), stützt sie sich auf die Codierung der Ausgabe von mehreren binären Klassifikator eine gewisse Redundanz mit Genauigkeit zu erhöhen

Beachten Sie diese generische Methode und einen binären Klassifikator angewandt werden.

Ansonsten können Sie für eine bestimmte Implementierung von mehrklassige AdaBoost suchen, die ich bin sicher, dass es viele sind da draußen .. Eine schnelle Suche diese geoffenbart: Kombinations- GentleAdaboosting

Answer 2

Sie können Adaboost.M2 verwenden, es ist ein mehrklassige AdaBoost, können Sie eine Implementierung in Balu gefunden Toolbox Bcl_adaboost diese Toolbox hat andere nützliche Sachen, nur um Referenz erinnern. Hoffe, es hilft.

Answer 3

Theoretisch gesprochen, die einzig richtige Multi-Class-Steigerung ist derjenige definiert in Eine Theorie von mehrklassige Steigerung