《表3 文本样本集上实验结果》

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《基于半监督学习的多示例多标签改进算法》

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本实验选取多示例多标签领域的5个评价指标[2]:Hamming loss、one-error、coverage、ranking loss和average precision。前4项评价指标的值越小，说明算法的分类效果越好；最后一项评价指标的值越大，说明分类效果越好。表2和表3分别显示了各个算法在两个集上的实验表现。表中“±”前面的值为实验进行十折交叉验证后，对5个评价指标的计算取值，“±”后面的值是计算得到的方差。