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Erschienen in:
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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Decision Rule Classifiers for Multi-label Decision Tables

verfasst von : Fawaz Alsolami, Mohammad Azad, Igor Chikalov, Mikhail Moshkov

Erschienen in: Rough Sets and Intelligent Systems Paradigms

Verlag: Springer International Publishing

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Recently, multi-label classification problem has received significant attention in the research community. This paper is devoted to study the effect of the considered rule heuristic parameters on the generalization error. The results of experiments for decision tables from UCI Machine Learning Repository and KEEL Repository show that rule heuristics taking into account both coverage and uncertainty perform better than the strategies taking into account a single criterion.

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Metadaten
Titel
Decision Rule Classifiers for Multi-label Decision Tables
verfasst von
Fawaz Alsolami
Mohammad Azad
Igor Chikalov
Mikhail Moshkov
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Rough Sets and Intelligent Systems Paradigms

Print ISBN: 978-3-319-08728-3

Electronic ISBN: 978-3-319-08729-0

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08729-0_18

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