Große Klassifikationssysteme sind Systeme im maschinellen Lernen, die mehrere Klassifikatoren zusammenfassen. Ziel ist, die Vorhersagequalität auf Datenmengen mit komplexer Struktur zu verbessern. Diese Arbeit führt zwei Algorithmen ein, die große Klassifikationssysteme für sog. Multi-Label und Multi-Relationale Klassifikation benutzen. Die Nützlichkeit der Ansätze wird in Anwendungen der Bio- und Chemieinformatik gezeigt, u.a. der Vorhersage von Bioabbau und der Vorhersage von toxischen Effekten.     «

Große Klassifikationssysteme sind Systeme im maschinellen Lernen, die mehrere Klassifikatoren zusammenfassen. Ziel ist, die Vorhersagequalität auf Datenmengen mit komplexer Struktur zu verbessern. Diese Arbeit führt zwei Algorithmen ein, die große Klassifikationssysteme für sog. Multi-Label und Multi-Relationale Klassifikation benutzen. Die Nützlichkeit der Ansätze wird in Anwendungen der Bio- und Chemieinformatik gezeigt, u.a. der Vorhersage von Bioabbau und der Vorhersage von toxischen Effekte...     »