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Clasificación jerárquica con clasificadores locales: en la madriguera del conejo

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Clasificación jerárquica con clasificadores locales: en la madriguera del conejo

¿Construyendo su primer modelo de clasificación jerárquica? Esta publicación es para ti.

Noa Weiss

20 de enero de 2020·6 min de lectura

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Antes de sumergirnos

Comprender los entresijos de los clasificadores jerárquicos requiere algunos conocimientos previos. Haré todo lo posible para que esta publicación sea lo más clara y comprensible posible. Sin embargo, si se encuentra luchando con los conceptos básicos de la taxonomía de datos y la clasificación jerárquica, debe seguir adelante y leer sobre ello, créame, es un cambio de página.

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La taxonomía de las mascotas domésticas comunes. Siempre quise un narval, pero mi hermano era alérgico.

Las diferentes estructuras de los clasificadores locales (y cuál es el más justo de todos)

Oh, clasificadores locales estructurados jerárquicamente. Esos modelos de conjuntos inteligentes construidos con una jerarquía de clasificadores más pequeños, capturando así la esencia de la clasificación jerárquica de una manera simple pero cautivadora. Qué encantadores, ¿verdad?

  • Clasificador local por nodo principal (LCPN)
  • Clasificador local por nivel (LCL)

Clasificador local por nodo (LCN)

Este es donde tienes un clasificador binario para cada nodo (por ejemplo: un clasificador individual para cada uno de «Gato», «Perro», «Unicornio», «Siamés», «Persa», etc.; en nuestro ejemplo de mascotas domésticas , tendremos un total de 13 clasificadores binarios). También es el más utilizado en la literatura, lo que lo convierte en una auténtica belleza del balón. Entonces, ¿qué pros y contras debería considerar?

  • Comparado con otros enfoques de clasificador local, LCN es significativamente mas voluminoso, ya que requiere muchos más clasificadores locales.

Clasificador local por nodo principal (LCPN)

Este es aquel en el que cada nodo padre (por ejemplo, «Perro») obtiene un clasificador de clases múltiples (por ejemplo, uno que determina la raza del perro).

  • Teniendo solo tantos clasificadores locales como nodos padres, este enfoque es más delgado que el anterior, lo que facilita su implementación.

Clasificador local por nivel (LCL)

Este es el que tiene un clasificador de clases múltiples para cada nivel de la taxonomía. Con nuestro ejemplo, eso significaría que un clasificador distinguiría entre gato, perro y unicornio, y luego otro con todas las clases de nodos de hoja: las razas específicas de perro, gato y unicornio.

  • A niveles profundos de la taxonomía, un clasificador podría tener forma demasiadas clases Para escoger de. Si tuviéramos algunas especies más en nuestro ejemplo, por ejemplo, el segundo clasificador podría haber tenido que discriminar entre 3 razas de gatos, 4 perros, 3 maravillosos unicornios, algunos jerbos, varios hurones y dos tipos de ponis todos juntos. Un poco demasiado, ¿no crees?
  • Este enfoque completamente ignora las relaciones entre padres e hijos durante el entrenamiento y, bueno, eso es una tontería. Esa relación podría contener información muy valiosa, ¿y no es esa la razón por la que entramos en esa jerarquía en primer lugar?

Corte al grano, ¿lo haría? ¿Qué estructura debo utilizar?

Lo admito, fui parcial desde el principio. LCL nunca fue mi favorito y tenía mis dudas sobre LCN, así como. Pero ese último llegó … si tiene un problema de múltiples etiquetas, es la elección natural. Puede ser un poco más voluminoso, pero lo compensa con esa elegante facilidad con la que da múltiples etiquetas (nunca pensé que podrías tener un gato persa que es además un caniche, ¿verdad?).

Eso es todo por ahora, amigos

Si ha llegado hasta aquí, ya debería tener una idea de qué estructura de clasificador local es la más adecuada para su proyecto.

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