多标签分类中标签检测技术的实验比较

当前的部分多标签分类算法本质上由两项分类技术级联而成,前一级建立标签排序系统,后一级检测相关标签,兼顾进一步改善分类性能.本文针对不同标签检测技术开展研究,收集并实现4种通用标签检测技术:线性回归阈值法、多输出线性回归法、Logistic回归法以及离散Bayes规则,以k近邻算法作为基线算法,在10个基准数据集上进行实验比较.实验结果表明,从计算时间与分类性能两个方面来说,多输出线性回归法是值得推荐的方法.