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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Multilabel Software

verfasst von : Francisco Herrera, Francisco Charte, Antonio J. Rivera, María J. del Jesus

Erschienen in: Multilabel Classification

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Multilabel classification and other learning from multilabeled data tasks are relatively recent, with barely a decade of history behind them. When compared against binary and multiclass learning, the range of available datasets, frameworks, and other software tools is significantly more scarce. The goal of this last chapter is to provide the reader with the proper insight to take advantage of these software tools. A brief overview of them is offered in Sect. 9.1. Section 9.2 discusses the different multilabel file formats, enumerates the data repositories the MLDs can be downloaded from, and describes how to automate some tasks with the mldr.datasets R package. How to perform exploratory data analysis of MLDs is the main topic of Sect. 9.3. Then, the process to conduct experiments with multilabel data using different tools is outlined in Sect. 9.4.

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Vorheriges Kapitel Imbalance in Multilabel Datasets
Fußnoten
1
An ARFF file is usually divided into three sections. The first one contains the name of the dataset after de @relation tag, the second one provides information about the attributes with @attribute tags, and the third one, whose beginning is marked with the @data tag, contains the actual data. It is the file format used by the popular WEKA data mining tool.
 
2
The number of MLDs provided by each repository has been checked as of April 2016.
 
3
The [] operator defined in the mldr package is designed to work with mldr objects only. The standard [] R operator can be used over the mldr$dataset member to manipulate the raw multilabel data.
 
4
The C4.5 algorithm is implemented in WEKA by the J48 class.
 
5
Although due to the page width limit the sentence appears in the text divided into two lines, it has to be entered as only one.
 
Literatur
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14.
Charte, F., Charte, D.: Working with multilabel datasets in R: the mldr package. R J. 7(2), 149–162 (2015)
Metadaten
Titel
Multilabel Software
verfasst von
Francisco Herrera
Francisco Charte
Antonio J. Rivera
María J. del Jesus
Copyright-Jahr
2016
Buch
Multilabel Classification

Print ISBN: 978-3-319-41110-1

Electronic ISBN: 978-3-319-41111-8

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-41111-8_9

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    Bildnachweise