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CCDM 竞赛回顾与总结. 陈文强 2014/03/26. 1. 2. 3. 目录. 第一页. 比赛基本介绍. 多标记分类任务. 多分类任务. 比赛基本介绍. 第二页. 主办单位:中国计算机学会 & 中国人工智能学会. 协办单位:中国计算机学会模式识别与人工智能专委会 中国人工智能学会机器学习专委会. 指导专家:周志华等. 评审专家: 郭茂祖 、朱军等. 比赛基本介绍. 第三页. 竞赛时间: 2014/01/05 —— 2014/03/15. 数 据 集:医学诊断数据.

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Presentation Transcript
slide1

CCDM竞赛回顾与总结

陈文强

2014/03/26

slide2

1

2

3

目录

第一页

比赛基本介绍

多标记分类任务

多分类任务

slide3

比赛基本介绍

第二页

主办单位:中国计算机学会&中国人工智能学会

协办单位:中国计算机学会模式识别与人工智能专委会

中国人工智能学会机器学习专委会

指导专家:周志华等

评审专家:郭茂祖、朱军等

slide4

比赛基本介绍

第三页

竞赛时间:2014/01/05 ——2014/03/15

数 据 集:医学诊断数据

比赛任务:Task1 多标记 Task2 多分类

slide5

比赛基本介绍

第四页

目 标 : 前三名

02/13

02/20

02/21

02/28

02/29

03/05

03/06

03/12

03/13

03/15

排名

1

2

3

4

5

6

jikicaxi

JHHT

FZU_BRRF

CUG_Miners

Yuri

xmu_dmlab

xmu_dmlab

jikicaxi

JHHT

CUG_Miners

Yuri

xmu_dmlab

JHHT

jikicaxi

jikicaxi

JHHT

xmu_dmlab

CUG_Miners

JHHT

xmu_dmlab

Jikicaxi

Yuri

slide6

1

2

3

目录

第五页

比赛基本介绍

多标记分类任务

多分类任务

slide7

多标记分类任务

数据集概况和人员

第六页

slide8

多标记分类任务

数据集分析

第七页

特征分布:稀疏

slide9

多标记分类任务

数据集分析

第八页

相关标记分布

slide10

多标记分类任务

评价指标

第九页

AveragePrecision

Bipartition: a bipartition of the labels into relevant and irrelevant

1 0 0 1

Confidences: the probability of each label being positive

0.87 0.33 0.26 0.67

2

3

4

1

Ranking: the rank of each label, ranging from 1 to array length

slide11

多标记分类任务

解决思路

第十页

Predictions

Feature

Pool

Ensemble

C1

C2

CK

ClassifierPool

slide12

多标记分类任务

解决思路

第十一页

Predictions

Feature

Pool

GainRatio

Ensemble

RAkEL

HOMER

MLkNN

ClassifierPool

slide13

多标记分类任务

解决思路

第十二页

GainRatioAttributeEval Top 120

Tsoumakas G, Katakis I, Vlahavas I. Mining multi-label data[M]//Data mining and knowledge discovery handbook.

Springer US, 2010: 667-685.

slide14

1

2

3

4

目录

第十三页

比赛基本介绍

多标记分类任务

多分类任务

总结

slide15

多分类任务

数据集概况和人员

第十四页

slide16

多分类任务

数据集分析

第十五页

特征:nominal&numeric

PCA:

Retain 95% variance.

slide17

多分类任务

数据集分析

第十六页

样本分布

slide18

多分类任务

评价指标

第十七页

F1Score

相关 不相关

Precision =

TP

FN

检索到

未检索到

FP

TN

F1-Score =

Recall =

slide19

多分类任务

解决思路

第十八页

Predictions

Feature

Pool

PCA

Gain

Ratio

Scale

Ensemble

L1

C1

C2

CK

RBM

MID

/MIQ

ClassifierPool

Cost-Sensitive

Bagging

SVMs

RF

LR

GBDT

AdaBoost

DT

slide20

多分类任务

解决思路

第十九页

slide21

多分类任务

解决思路

第二十页

Tsoumakas G, Katakis I, Vlahavas I. Mining multi-label data[M]//Data mining and knowledge discovery handbook.

Springer US, 2010: 667-685.

slide23

再次感谢老师指导和关心

以及同学们的努力

邹权副教授

林琛副教授

胡始昌(研三)

唐振坤(研三)

宋莉(本科)

曾建沧(本科)

赵雪薇(本科)

陈文强(研三)

陈伟程(研三)