摘要：
针对弱标签学习问题的困难，以及 gcForest 不能直接处理弱标签数据集的问题，本文提出了 LCForest (Label Complement cascade Forest) 模型。本文没有将问题表述为一个正则化的框架，而是采用了级联森林结构逐层处理信息，并通过简洁高效的标签补充结构赋予其利用弱标签数据的能力。首先在级联森林的每一层中在考虑标签的相关性的基础上，将伪标签分布与原始标签向量进行连接。为了解决假阴性标签带来的问题，在每一层将相关标签安全地补充到初始标签矩阵中。针对前几种类失衡问题，引入补码标志机制来控制每个类的标签补码，在一定程度上缓解了这一问题。通过实验表明，LCForest 方法优于现有的多标签学习、深度神经网络和弱标签学习算法。 阅读全文