Presná definícia
Čo znamená viacoznačková klasifikácia?
Viacoznačková klasifikácia predpovedá pre jeden vstup podmnožinu viacerých značiek; značky sa nevylučujú a ich počet sa medzi príkladmi mení. Výstupom je binárny vektor alebo skóre každej značky. Nezávislé binárne modely sú iba jedna stratégia: pri spoločnom výskyte značiek môže modelovať aj ich závislosti a obmedzenia.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Fotografia môže súčasne dostať značky „auto“, „cesta“ a „noc“. Tím stanoví pravidlá anotácie, pretože chýbajúca značka nemusí znamenať jej neprítomnosť. Prah možno nastaviť samostatne pre každú značku podľa frekvencie a nákladov. Hodnotí sa micro/macro F1, precision a recall po značkách, Hammingova strata aj presná zhoda celej množiny; posledná býva veľmi prísna. Pri nasadení sa kontrolujú nelogické kombinácie a zmeny slovníka značiek, ktoré vyžadujú verziovanie cieľovej schémy.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Ako sa líši od viactriednej klasifikácie?
Viactriedna vyberá jednu možnosť, viacoznačková ľubovoľnú podmnožinu.
Je neuvedená značka negatívnym príkladom?
Nie vždy; môže byť iba neoznačená, čo treba zachytiť v pravidlách dát.
Prečo modelovať vzťahy medzi značkami?
Niektoré sa často spájajú alebo vylučujú a nezávislé modely to nezachytia.
Musí byť prah pre všetky značky rovnaký?
Nie. Rozdielna prevalencia a cena chyby často vyžadujú samostatné prahy.
Čo meria Hammingova strata?
Podiel nesprávnych rozhodnutí v matici príklad × značka, nie presnú zhodu celej množiny.