O uso seletivo de classificadores binários na solução de problemas multirrótulos

Algumas tarefas de classificação permitem que exemplos pertençam a mais de uma classe simultaneamente, uma delas é chamada de classificação multirrótulo. Uma forma simples e eficiente de solucionar problemas desta natureza consiste em transformá-los em vários problemas binários e tratá-los independetemente. Em geral, o mesmo classificador base é usado para induzir os diversos modelos, sem considerar seu viés e as particularidades de cada conjunto binário. Todavia, nesse estudo, investigamos a hipótese de que utilizar o classificador adequado para cada conjunto binário melhora a classificação multirrótulo. Utilizando o método de transformação Binary Relevance, foi adotada uma estratégia de meta-aprendizado para recomendar o classificador adequado para cada subproblema. Os resultados experimentais validam a hipótese investigada e mostram o potencial da abordagem utilizada. Além disso, a estratégia proposta é genérica, de modo que, pode ser aplicada em outros problemas de transformação multirrótulo.FAPES

A survey of genetic algorithms for multi-label classification

In recent years, multi-label classification (MLC) has become an emerging research topic in big data analytics and machine learning. In this problem, each object of a dataset may belong to multiple class labels and the goal is to learn a classification model that can infer the correct labels of new, previously unseen, objects. This paper presents a survey of genetic algorithms (GAs) designed for MLC tasks. The study is organized in three parts. First, we propose a new taxonomy focused on GAs for MLC. In the second part, we provide an up-to-date overview of the work in this area, categorizing the approaches identified in the literature with respect to the taxonomy. In the third and last part, we discuss some new ideas for combining GAs with MLC