Материал из MachineLearning.

Версия 18:48, 9 февраля 2012

Реальная задача «Topical Classification of Biomedical Research Papers»

Постановка, данные

Подробное описание задачи: [1].

Объект (журнальная статья) описывается 25640 признаками --- целые числа 0...1000. Каждый признак означает насколько сильно журнальная статья связана с медецинским термином. Признаковые описания разреженные: большая часть признаков у одного объекта равны 0, что означает что одна журнальная статья связана лишь с небольшим числом медецинских терминов.

Имеется 83 тематик (topics). По признаковому описанию журнальной статьи нужно сказать, к каким тематикам она относится. Выход классификатора: подмножество чисел 1..83.

Данные:

• тренировочная выборка, 10'000 объектов, для каждого объекта список тематик, к которым он относится
• тестовая выборка, 10'000 объектов

На сайте соревнования выложены текстовые файлы с матрицами объект-признак, после распаковки они весят под 500МБ и очень долго считываются в матлаб. Я сделал MAT-файл data.mat (8МБ), в котором лежат sparse-матрицы (вид представления матриц в матлабе при котором запоминается список ненулевых элементов матрицы):

• X, X_t — объект-признак для тренировочной и тестовой выборок;
• Y — матрица правильных ответов для тренировочной выборки, размера 10'000x83, в каждой строке стоят единицы на месте столбцов с номерами выбраных тематик.

Матлаб функция, которая записывает результат классификации, представленный в виде матрицы Nx83 (как Y), в файл готовый для отправки в систему: [2].

Пример: решение, которое каждому объекту ставит в соответствие 5 наиболее часто встречаемых тематик

load('data.mat');
[~, idx] = sort(sum(Y), 'descend');     % после чего в idx номера тематик в порядке убывания их популярности
Y_t = sparse(size(X_t, 1), size(Y, 2)); % пустая матрица ответа
Y_t(:,idx(1:5)) = 1;                    % для каждого объекта выбираем 5 наиболее популярных тематик
sparse2labels(Y_t, 'majority.csv');

Peter Romov 16:15, 9 февраля 2012 (MSK)

Система оценки

Эксперименты

Независимые классификаторы

Идея: свести задачу предсказания "подмножества" к задаче классификации на 2 класса.

Обучаем набор из 83 классификаторов для независимого решения по каждой тематике, каждый классификатор соответствует одной тематике и отвечает на вопрос "относится/не относится".

На некоторых объектах может получиться так, что ни один классификатор не дал положительного результата, но результат "пустое множество тематик" не допускается по правилам.

Эту проблему я решил эвристически: такие объекты привязываются к одной тематике, выбирается та тематика, чей классификатор дал наиболее близкое к положительному решающее значение, т.е. чей классификатор наименее уверенно ответил отрицательно на вопрос "относится ли объект к тематике?" Таких объектов в тестовой выборке оказалось 188 (линейные классификаторы). Peter Romov 21:28, 9 февраля 2012 (MSK)

Утверждение: признаков в 2.5 раз больше числа объектов ⇒ по отношению к одной тематике, обучающая выборка линейно разделима, очень уверенно разделима. Peter Romov 21:28, 9 февраля 2012 (MSK)

Предположение: другие классификаторы / методы, принимающие решения независимо, будут давать схожий результат; предположение независимости принадлежности статьи к разным тематикам очень наивно и нужно двигаться в сторону учета зависимостей между тематиками. Peter Romov 21:28, 9 февраля 2012 (MSK)

Идеи

• Как использовать простую классификацию на два класса, но все таки учитывать зависимости между метками принадлежности тематикам? Например так: принимать решение по тематике 1 исключительно по признакам, решение по тематике 2 принимать по {признакам + принадлежности тематике 1}, ..., решение по тематике N принимать по {признакам + решениям о тематиках 1...N-1}. Т.е. образовать "цепочку" из классификаторов. Peter Romov 21:41, 9 февраля 2012 (MSK)

• Зафиксировать несколько разбиений имеющейся обучающей выборки на тренировочную/тестовую, которую все будут использовать для оценки точности алгоритма. Это может быть полезно т.к.: 1) он-лайн система тестирования считает качество алгоритма на случайном подмножестве всей тестовой выборки (в правилах написано, что используется ≈10% объектов), т.е. оценка качества может быть неточной; 2) количество попыток отправить ответ на тестовой выборке ограничено 200 попытками, это много, но все же. Peter Romov 21:48, 9 февраля 2012 (MSK)

• «метками принадлежности тематикам»... придумать нормальную русскоязычную терминологию и договориться использовать ее, договориться о символьных обозначениях, например , y_j. Peter Romov 21:41, 9 февраля 2012 (MSK)