EXTREME CLASSIFICATION (Extreme Multi-label Classification)

极端多标签分类 (XC) 的目标是学习特征架构和分类器，这些特征架构和分类器可以使用来自极大标签集中的最相关标签子集自动标记数据点。该存储库提供资源，包括 XC 数据集、领先 XC 方法的代码和用于评估 XC 算法性能的指标。

Extreme Multi-label Classification (XC) aims to learn feature architectures and classifiers that can automatically label data points using the most relevant subset of labels from an extremely large label set. This repository provides resources including XC datasets, code for state-of-the-art XC methods, and metrics for evaluating the performance of XC algorithms.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于极端多标签分类（XC），旨在从极大标签集中自动选择最相关标签来标记数据点，并提供相关数据集、代码和评估指标。它由印度坎普尔理工学院、印度理工学院德里分校和Microsoft Research于2016年发布。