Effective Evolutionary Multilabel Feature Selection under a Budget Constraint

Table 4

Comparison results for multilabel feature selection methods in terms of ranking loss and normalized coverage (mean std. deviation). The ✓ symbol indicates the method that achieves the best performance for each dataset.

Methods	Evaluation measure
	Ranking loss		Normalized coverage
	Proposed	RGA	Proposed	RGA
Birds	0.143 0.015✓	0.166 0.019	0.227 0.019✓	0.248 0.028
Emotions	0.218 0.025	0.217 0.029✓	0.499 0.028✓	0.524 0.030
Enron	0.098 0.008✓	0.115 0.008	0.277 0.001✓	0.296 0.010
Genbase	0.035 0.026✓	0.152 0.037	0.084 0.026✓	0.212 0.029
LLog	0.170 0.019✓	0.179 0.021	0.215 0.024✓	0.223 0.022
Mediamill	0.057 0.001✓	0.058 0.001	0.194 0.003✓	0.197 0.002
Medical	0.093 0.026✓	0.173 0.260	0.132 0.027✓	0.199 0.023
Scene	0.159 0.012✓	0.188 0.015	0.311 0.007✓	0.326 0.012
Slashdot	0.247 0.004✓	0.297 0.010	0.301 0.004✓	0.353 0.010
TMC2007	0.113 0.004✓	0.154 0.006	0.254 0.004✓	0.316 0.008
Yeast	0.199 0.007✓	0.200 0.008	0.550 0.010✓	0.553 0.013
Arts	0.161 0.017✓	0.180 0.019	0.260 0.016✓	0.275 0.019
Business	0.059 0.025✓	0.062 0.025	0.129 0.024✓	0.132 0.023
Education	0.095 0.004✓	0.109 0.003	0.152 0.004✓	0.168 0.004
Entertain	0.130 0.005✓	0.137 0.005	0.215 0.005✓	0.222 0.009
Health	0.089 0.028✓	0.107 0.027	0.161 0.025✓	0.179 0.026
Reference	0.110 0.022✓	0.119 0.023	0.155 0.023✓	0.164 0.022
Science	0.138 0.005✓	0.152 0.003	0.201 0.007✓	0.213 0.005
Social	0.073 0.010✓	0.107 0.027	0.124 0.010✓	0.132 0.011
Society	0.143 0.005	0.137 0.005✓	0.249 0.006✓	0.261 0.005