增压器 swMATH编号： 42902 软件作者： 迈克尔·拉普；Eneldo Loza Mencia；约翰内斯·富恩克兰茨（Johannes Fürnkranz）；Vu-Linh Nguyen；埃克·Hüllermier 描述： 该软件包提供了BOOMER的实现，BOOMER是一种学习梯度增强的多标签分类规则的算法，与流行的scikit-learn机器学习框架集成。多标签分类的目标是将标签集自动分配给各个数据点，例如，带有主题的文本文档注释。BOOMER算法使用梯度增强来学习针对给定多元损失函数构建的规则集合。为了为不同的用例提供一个通用的工具，我们非常重视实现的效率。为了确保其灵活性，它以模块化的方式设计，因此可以很容易地根据不同的要求进行调整。 主页： https://arxiv.org/abs/2006.13346 源代码： https://github.com/mrapp-ke/Boomer网站 依赖项： C++ 相关软件： 形状;ENDER（恩德）;CMAR公司;UCI-毫升;依赖性软件MLCLoss;ML计划;木兰 引用于： 3文件 全部的 前5名8位作者引用 3 约翰内斯·范克兰兹 2 Hullermeier，艾克 2 埃内尔多·洛扎·门西娅 2 迈克尔·拉普 1 弗洛里安·贝克 1 Van Quoc Phuong Huynh 1 阮武林 1 马塞尔·韦弗 连载1篇 2 机器学习 在2个字段中引用 3 计算机科学（68至XX） 1 统计学（62-XX） 按年份列出的引文