多标签问题

最新推荐文章于 2023-07-21 17:28:09 发布
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博客记录了多标签分类问题，包含kaggle、知乎相关例子，还提及sk-mulilearn以及github上的BPMLL代码例子。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

多标签分类问题
qq_41853758的博客
10-05 2185
   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，...
python多标签分类_解决多标签分类问题(包括案例研究)
weixin_35976295的博客
02-03 5457
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。1.多标签分类是什么?让我们来看看下面的图片。如果我问你这幅图中有一栋房子，你会怎样回答?选项为“Yes”或“No”。或者这样问，所有的东西(或标签)与这幅图有什么关系?在这些类型的问题中，我们有一组目标变...
解决多标签分类问题(包括案例研究)
jessican_uestc的博客
04-19 8006
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。1.多标签分类是什么?让我们来看看下面的图片。如果我问你这幅图中有一栋房子，你会怎样回答? 选项为“Yes”或“No”。或者这样问，所有的东西(或标签)与这幅图有什么关系?在这些类型的问题中，我们有一组目标变...
分类问题-----多标签（multilabel）、多类别（multiclass）
热门推荐
qq_27009517的博客
05-10 6万+
转自：大致上，解决multilabel的方法有两种1）转化问题。把问题转化为一个或多个单目标分类问题，或是回归问题。2）算法适应。修改学习算法使得能直接处理multilabel的数据。问题转化方法 dubbed PTx法。包括PT1 对有多标签的数据随机选取一个标签 PT2 直接把标签数大于1的都丢掉PT3 对标签集合进行排列组合，即组合好的成为一个新的单标签PT4 把一个含有L个标签的训练转化为...
多标签(multi-label)数据问题常用的分类器或者分类策略
07-03
- **Calibrated Label Ranking (CLR)**：利用概率校准技术处理多标签问题，确保每个标签的预测结果具有良好的概率解释性。 - **Random k-Labelsets (RAKEL)**：通过随机选择标签子集构建多个基分类器，最后集成...
多标签 matlab,多标签分类、多任务分类、多输出回归概念
weixin_42514890的博客
03-17 1324
前言虽然不是搞分类的，但是还是看看多标签和多分类的区别。为了避免自己的错误理解, 当然是选择原谅他啊…….找正规文档看哇. 以下翻译分别来自scikit-learn.org和 维基 喂鸡百科国际惯例，贴上来源:scikit-learn介绍多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假...
小样本学习下的多标签分类问题初探
AITIME_HY的博客
04-23 2402
论文名称：Few-shot Learning for Multi-label Intent Detection论文作者：侯宇泰、赖勇魁、吴禹杉、车万翔、刘挺原创作者：侯宇泰论文链接：htt...
bpmll算法论文
02-28
多标签分类相关论文，题目是《Multilabel Neural Networks with Applications to Functional Genomics and Text Categorization》
【深度学习】多分类问题和多标签分类问题
milu_ELK的博客
02-17 6593
在之前的课程中，我们学习了二分问题，二分问题中的所有数据会被分类为0和1（或者Ture和False）两种输出标签。但是在大多数情况下，分类问题的输出远远不止两种情况，例如之前在课程中举例的肿瘤问题，肿瘤被分为良性和恶性两种，但实际上会有更多的分类情况，它有可能是A型，B型，C型…我们将这种拥有2种以上输出标签的问题称为多分类问题。虽然输出y依旧只能取值有限的离散值，但是输出标签的种类将会有两个以上。
如何处理深度学习中的多标签分类问题？
最新发布
huidhsu的博客
07-21 1391
通过问题转换、多输出模型、标签编码等方法，我们可以有效地处理多标签分类问题。在多标签分类问题中，每个样本可以被分为多个标签类别，需要我们用合适的方法来解决。比如，对于4个标签的问题，我们可以用0001表示第一个标签，用0010表示第二个标签，以此类推。对于多标签分类问题，我们需要选择适当的激活函数和损失函数。即，对于每个标签类别，我们将其视为一个独立的二分类问题，并使用适合二分类的损失函数，比如二元交叉熵损失函数。在多标签分类问题中，每个样本可以被分为一个或多个标签类别，这与传统的单标签分类问题不同。
多标签分类问题与回归问题的转化实现，以及由此产生的一些思考
AIHUBEI的博客
10-11 3844
实验5：完全基于数据挖掘的方法建模预测 2021年10月11日 在前几个实验过程中，Dr.Li说有大约45个数据特征需要直接删除(基于人工经验的特征选择)，作为一个没有任何领域专家所具备的经验知识的菜鸡，甚``是不解，如何判断传感器坏了(需要去现场)，为什么说这些特征需要直接删除？这里通过特征工程的方法进行验证。 实验思路： 数据载入、预处理； 没有多少的预处理过程；箱线图、散点图矩阵、heatmap、特征重要性评估； 建模预测，套索回归、随机森林回归； 模型评估，设想1(计算距离、
【机器学习】多分类及多标签分类算法（含源代码）
wzk4869的博客
01-22 1万+
【机器学习】多分类及多标签分类算法（含源代码）
One-Error多标签分类_多分类及多标签分类算法
weixin_39677538的博客
11-22 861
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...
多分类问题引申到多标签分类问题（softmax+交叉熵）
Wisley的读书笔记分享
04-01 2014
最近在关注和参与了一些NLP的比赛，因为我做NLP的比赛的经验不多，所以过程中还是学习到不少知识，虽然目前名次不是特别好，但前排大佬们的分享还是能get到很多想法和知识的。 今天介绍的是苏神(苏剑林)的一篇文章，本文仅仅是笔者个人的解读和思考，如有错误，还望读者指正。   在很多类型的比赛，包括NLP的比赛中，往往会有多标签分类的问题，所谓多标签分类，就是一个样本会有多个类别属性的标签，例如：在心电的疾病诊断中，一个患者可能同时患有一种或多种类型的心脏疾病。不同于多分类任务，一般来说，我们可以把多标签任.
多标签分类问题的损失函数与长尾问题
bigtailhao的博客
10-28 3447
背景 麻省理工学院研究团队发表在ICML2020的 《From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks》 表示 imagenet数据集中有约20%的数据都是至少有2个标签 谷歌发布了多标签数据集Open image dataset 主要是利用谷歌自己的多标签模型打标之后，然后人工修改一部分。 常用方案 bceloss 将多标签问题针对每一种类别转化为多个二分类问题 常见问题 1）长尾问题，正负样本不平
多标签分类
看我，看我，还看我，再看我就把你吃掉！
06-29 1万+
1、多标签分类 VS 单标签分类 在图像的分类和识别领域，传统的单标签分类旨在解决一个示例只属于一个类别的问题，不同的标签之间完全独立、互相之间没有关联。然而，在更加复杂的分类任务中，如文本分类、图像类别标注、语义场景分类等一些实际应用中，常常会出现一个示例同时属于多个类别（比如:一张电影海报图片可能会同时有科幻、动作、喜剧等多个标签），下图展示了单标签分类和多标签分类之间的区别。 单标签分...
多标签文本分类：现状、方法与前景
这些方法通过转换多标签问题为单标签问题或构建新的学习框架来处理多标签数据。 基于深度学习的方法则利用神经网络的强大表示学习能力，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer等架构。CNN在文本分类...
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