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In den letzten Jahren wurden zahlreiche Ansätze vorgeschlagen, um mit der zunehmend herausfordernden Aufgabe der Multi-Output-Regression umzugehen. Diese Studie bietet eine Umfrage zu modernen Methoden der Multi-Output-Regression, die in Problemunterteilungsmethoden und Algorithmusanpassungsmethoden kategorisiert sind. Darüber hinaus präsentieren wir die meistgenutzten Leistungsbewertungsmaße, öffentlich zugängliche Datensätze für reale Probleme der Multi-Output-Regression sowie Open-Source-Software-Frameworks. WIREs Data Mining Knowl Discov 2015, 5:216–233. doi: 10.1002/widm.1157 Dieser Artikel ist kategorisiert unter: Technologien > Maschinelles Lernen.
Borchani et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.