机器学习中的多类别分类和多标签分类

多类别分类（Multiclass Classification）

一个样本属于且只属于多个类中的一个，一个样本只能属于一个类，不同类之间是互斥的。

多标签分类（Multilable classification）

多标签分类又称多标签学习、多标记学习，不同于多类别分类，一个样本可以属于多个类别（或标签），不同类之间是有关联的。

 

sklearn.multiclass 提供了很多机器学习算法，处理multiclass和multilabel分类问题，主要是将问题转化为二分类问题，同时也支持multitarget回归问题。

 

• Multiclass分类：多类别分类问题，类别classes数大于2，如，对水果fruit数据集分类，类别有orange。apples，pears。多分类问题，每个样本仅对应一个标签label，如一张fruit图片可能是apple或pear，而不可能同时是apple和pear。
• Multilabel分类：多标签分类问题，每个样本对应着一组标签labels。
   

 

Multiclass（多分类分类器）：

固有的

sklearn.naive_bayes.BernoulliNB
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
sklearn.tree.ExtraTreeClassifier
sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier