多标签分类（multilabel classification ）

最新推荐文章于 2025-11-23 22:58:01 发布
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#机器学习 #多标签分类

本文总结了多标签分类的概念、用途及与单标签分类的区别，介绍了将其转化为传统分类问题的方法和调整现有算法的策略，如kNN和SVM的调整，并探讨了评价标准和F-measure在不平衡数据中的重要性。

    这几天看了几篇相关的文章， 写篇文章总结一下，就像个小综述一样， 文章会很乱

   1、multilabel classification的用途

         多标签分类问题很常见， 比如一部电影可以同时被分为动作片和犯罪片， 一则新闻可以同时属于政治和法律，还有生物学中的基因功能预测问题， 场景识别问题，疾病诊断等。

  2. 单标签分类

         在传统的单标签分类中，训练集中的每一个样本只有一个相关的标签 l ，这个标签来自于一个不重合的标签集合L，|L| > 1.当|L|=2 时，这就是一个二分类问题，或文本和网页数据的过滤（filtering）问题。当|L| > 2 时是多分类问题。

  3、多标签分类问题的定义

        简单的说就是同一个实例，可以有多个标签， 或者被分为多个类。和多分类的区别是， 多分类中每个实例只有一个标签。下面是几个形式化的定义。

       用代表样本空间，= 为有限标签集合， 我们假设中的样本实例

最低0.47元/天 解锁文章
【YOLO】单标签多分类、多标签分类及二分类概念区分
浩瀚之水的专栏
05-13 791
在机器学习和深度学习中，分类任务根据样本与标签的关联方式可分为三种主要类型：二分类、单标签多分类和多标签分类。二分类适用于预测样本属于两个互斥类别中的一个，如垃圾邮件检测，使用Sigmoid函数和二元交叉熵损失。单标签多分类用于预测样本属于多个互斥类别中的一个，如图像分类，使用Softmax函数和交叉熵损失。多标签分类则用于预测样本可能属于多个非互斥类别，如医学影像诊断，使用Sigmoid函数和二元交叉熵扩展损失。
使用KNN模型进行多标签分类实战（Multilabel Classification）
data+scenario+science+insight
07-01 1417
使用KNN模型进行多标签分类实战（Multilabel Classification） 在某些情况下，我们希望我们的分类器在每个实例中输出多个类(例如图像中的人脸识别)。 当它在一张图片中认出几个人时该怎么办? 或者、一个电影可能既是动作片片同时又是西部片，adios amigo 或者、一则热点新闻，可以同时属于体育和法律，例如，西方裁判明显不公平的判罚、或者随意的禁赛； 或者，一个人可能同时有高血压、高血糖、高血脂； 这种输出多个相加不一定等于1的二进制分数的系统称为多标签分类器。
多标签分类问题
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mao_feng的博客
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multi label classification
多标签分类利器：`multi_label_classification`
gitblog_00097的博客
04-20 594
多标签分类利器：multi_label_classification 项目简介 在数据分析和机器学习领域，多标签分类是一个常见的挑战，它涉及到一个样本可能属于多个类别的问题。提供了一种解决方案，该项目基于Python，利用了丰富的机器学习库，如Scikit-learn，旨在帮助开发者更高效地处理这类问题。 技术分析 此项目的核心是实现了多种多标签分类算法，包括但不限于： Binary Relev...
多标签分类实战教程-坐标轴分类数据集
最新发布
jieshenai的博客
11-23 862
介绍了多标签分类模型的实践过程。构建了一个基于坐标象限分类的简易数据集，通过坐标点(x,y)判断其所属象限（输出为两个二元标签）。实验发现，使用单层线性模型效果最佳，而更复杂的结构反而性能下降。重点比较了两种损失函数：nn.BCEWithLogitsLoss()在数值稳定性和计算效率上显著优于nn.Sigmoid()+nn.BCELoss()的组合。直观观察到模型输出的概率值在0.5边界附近的变化规律，帮助理解多标签分类的本质特性。
多标签分类
weixin_34034261的博客
10-17 1265
1. 算法 多标签分类的适用场景较为常见，比如，一份歌单可能既属于标签旅行也属于标签驾车。有别于多分类分类，多标签分类中每个标签不是互斥的。多标签分类算法大概有两类流派： 采用One-vs-Rest（或其他方法）组合多个二分类基分类器； 改造经典的单分类器，比如，AdaBoost-MH与ML-KNN。 One-vs-Rest 基本思想：为每一个标签\(y_i\)构造一个二分类器，正样本为含有标...
One-Error多标签分类_多分类及多标签分类算法
weixin_39677538的博客
11-22 950
一、单标签多分类1、单标签二分类算法原理1、单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label 标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类 算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。2、常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等2、单标签多分类算法原理1、单标签多分类问...
【机器学习】对大规模的文本数据进行多标签的分类处理
MUKAMO的博客
06-18 3585
本文全面探讨了多标签文本分类在自然语言处理中的应用。我们介绍了其背景、重要性、数据预处理、模型构建、训练和评估过程。通过多层感知器模型，结合ReLU和Sigmoid函数，我们实现了高效的多标签分类。模型在测试集上表现良好，展示了其泛化能力。展望未来，多标签文本分类将受益于模型优化、多任务学习和深度学习技术的发展，但同时需重视模型的可解释性和公平性。随着技术的创新，我们期待该技术将在更多领域展现其应用潜力。
Multi-Label Image Classification（多标签图像分类）
nakaizura
03-13 3万+
Multi-Label Classification 首先分清一下multiclass和multilabel： 多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 且假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签。比如从100个分类中击中一个。 多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签，即表示的是样本各属性而不是相互排斥的。比如图片中有很多的概念如天空海洋人等等，需要预测出一个概念集合。 Challenge 多标签
Multi-label-classification:多标签分类
03-06
多标签分类的种类 对于张量流 2/01〜3/01 Dacon Mnist多标签分类3/01〜使用Pos对单词顺序进行分类 3070 rtx tensorflow版本和cuda版本 CUDA 11.0 库德11.0 tf-nightly == 2.5.0.dev20201212 它对我有用 开发设置 视窗：
精选资源
Multilabel-Classification-Datasets:用于多标签分类的数据集斑点的集合
04-28
多标签分类数据集 该存储库包含用于多标签分类数据集的数据选择器，以便于研究。 我喜欢将其视为我的小额捐款。 每个目录都包含一个数据集，以及相应的泡菜和count.txt ，它们按顺序给出了要素和标签的尺寸。 文件...
Multi-label-Classification:多标签属性分类和CAM
05-10
Multi-label-Classification Multi-label attributes Classification and CAM& grad-cam （6.26 晚补充部分）之前一直放着grad-cam没有看懂，现在首先对这一部分做补充。 CAM算法简单而且很好用，但是它修改了原本的网络，对于这个问题，Grad-cam在不修改原网络的情况下也可以实现一样的效果，两者等价的理论推导在论文中有证明。 原理简单理解在这里做个记录： 用输出类别的权重对特征图求梯度，取均值 (14, 14, 512)->( 512,) 后分别乘以特征图的每一层相加得到cam 导向反向传播，用到了注册梯度函数，定义一个新的op类型，只反向传播梯度为正的值。对(14,14,512)求最大值(14,14)后的和对输入求梯度。（6.26 晚补充部分） 训练的分类准确率达到0.8 准确率和loss如图所示：
Caffe_MultiLabel_Classification:这是caffe中多标签分类的一个实例。 感谢https中的多标签数据转换工具
05-18
这是caffe中多标签分类的一个实例。 借助HolidayXue的的多标签数据转换工具。 步 1，重新编译 在下载convert_multilabel.cpp，替换convert_imageset.cpp，然后重新编译caffe。 您将获得一个新的exe：convert_...
Multi-Label Classification(多标签分类) 介绍
licj_0721的专栏
03-10 3242
<br />Multi-Label是一个比较新的研究方面，可能很多人没有听过。这里我简单地翻译一下Tsoumakas的介绍（http://mlkd.csd.auth.gr/multilabel.html）。<br />Introduction <br />Traditional single-label classification is concerned with learning from a set of examples that are associated with a single labe
多标签分类(四):Multi-Label Classification with Label Graph Superimposing
weixin_43436958的博客
09-12 6877
基于标签图叠加的多标签分类 摘要   图像或视频总是包含多个对象或动作。由于深度学习技术的快速发展，多标签识别已经实现了良好的性能.近年来，图卷积网络(GCN)被用来提高多标签识别的性能,然而，标签相关建模的最佳方式是什么，以及如何通过标签系统感知来改进特征学习，目前还不清楚.本文提出了一种标签图叠加框架，从以下两个方面对传统的多标签识别GCN+CNN框架进行改进.首先将统计共现信息构建的标签图叠加到标签知识先验构建的图中，建立标签相关性模型，然后对最终叠加的图进行多层卷积，实现标签的嵌入抽象 ...
【机器学习21】-多标签分类（Multi-label Classification）
wangshangshang09的博客
03-31 1923
【机器学习21】-多标签分类（Multi-label Classification）
关于Multi-label Classification 多标签分类的问题
Rosemary_Yan的博客
10-18 6094
多分类： 训练集中每个样本只有一个标签，该标签来自于一个不重合的标签集合L，|L| &gt; 1。 当|L|=2 时，这是一个二分类问题。当|L| &gt; 2 时，这是一个多分类问题。   单标签与多标签： 多标签： 令为训练样本集，为标签集合，给定一组形式为的训练样本，，，目的是学习求出合适的误差低的函数（中的unique values）。 大多数情况下，多标签的方法会涉及到...
多标签分类模型
07-04
多标签分类任务的目标是为每个样本分配多个相关的标签。与单标签分类不同，多标签分类允许一个样本同时属于多个类别。在构建和理解多标签分类模型时，可以从以下几个方面入手：模型设计、训练方法以及常用的机器学习算法。 ### 模型设计 多标签分类模型的设计通常基于以下几种策略： 1. **问题转换**：将多标签分类问题转化为多个二分类问题。常见的方法包括： - **Binary Relevance (BR)**: 将每个标签视为独立的二分类问题，分别训练一个分类器[^2]。 - **Classifier Chains (CC)**: 在Binary Relevance的基础上，考虑标签之间的依赖关系，通过链式结构依次预测每个标签[^2]。 - **Label Powerset (LP)**: 将所有可能的标签组合视为一个新的类别，将其转化为单标签分类问题。这种方法适用于标签数量较少的情况。 2. **算法适配**：某些机器学习算法可以直接处理多标签分类任务，如决策树、随机森林等。这些算法可以通过修改损失函数或输出层来适应多标签场景。 3. **深度学习方法**：使用神经网络模型进行多标签分类，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者Transformer模型。这些模型可以更好地捕捉特征之间的复杂关系，并且能够直接输出多个标签的概率分布。 ### 训练方法 在训练多标签分类模型时，需要选择合适的损失函数和评估指标。常用的训练方法包括： 1. **损失函数**： - **二元交叉熵损失（Binary Cross-Entropy Loss）**：适用于每个标签独立的情况，计算每个标签的损失并取平均值。 - **Focal Loss**：用于解决类别不平衡问题，特别是在多标签分类中某些标签出现频率较低的情况下。 - **Ranking Loss**：衡量模型对标签排序的能力，常用于推荐系统或多标签分类任务。 2. **优化器**：常用的优化器包括Adam、SGD等，可以根据具体任务选择合适的优化器。 3. **正则化技术**：为了防止过拟合，可以使用L1/L2正则化、Dropout等技术。 4. **数据增强**：通过生成更多的训练数据来提高模型的泛化能力，尤其是在图像或文本分类任务中。 5. **并行计算**：对于大规模多标签分类任务，可以利用GPU或分布式计算框架加速训练过程[^2]。 ### 常用的机器学习算法 1. **逻辑回归（Logistic Regression）**：虽然逻辑回归本质上是二分类算法，但可以通过Binary Relevance方法扩展到多标签分类任务中。 2. **支持向量机（SVM）**：同样可以通过Binary Relevance方法处理多标签分类问题。 3. **随机森林（Random Forest）**：随机森林是一种集成学习方法，能够很好地处理多标签分类任务，尤其是当特征维度较高时。 4. **XGBoost/LightGBM**：这些梯度提升树模型在处理多标签分类任务时表现出色，尤其适合高维稀疏数据。 5. **深度学习模型**：近年来，深度学习在多标签分类任务中取得了显著进展。例如，ResNet、BERT等预训练模型可以作为特征提取器，结合全连接层或多头输出层实现多标签分类[^3]。 ### 示例代码 以下是一个简单的Python示例，展示如何使用Scikit-learn库中的`MultiOutputClassifier`来实现多标签分类任务： ```python from sklearn.datasets import make_multilabel_classification from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score # 生成多标签分类数据集 X, y = make_multilabel_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=5, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用RandomForestClassifier作为基分类器 base_clf = RandomForestClassifier(random_state=42) multi_label_clf = MultiOutputClassifier(base_clf) # 训练模型 multi_label_clf.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = multi_label_clf.predict(X_test) # 评估 print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("F1 Score:", f1_score(y_test, y_pred, average='micro')) ``` 在这个示例中，我们使用了`make_multilabel_classification`生成了一个多标签分类数据集，并使用`MultiOutputClassifier`包装了一个随机森林分类器来进行多标签分类。最后，我们计算了准确率和F1分数来评估模型性能。 ###
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