单标签多分类

最新推荐文章于 2025-06-02 23:35:59 发布
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分类专栏： 机械学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43270687/article/details/91393253
本文探讨了BinaryRelevance算法在多分类任务中的应用。通过将多分类问题转化为多个二分类问题，利用不同分类器对各类别进行独立预测，最后选择距离最近的类别作为最终预测结果。该方法简化了复杂度，提高了分类效率。

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

在这里插入图片描述C1,C2,C3,C4为5种类别，f1,f2,f3,f4,f5为5种分类器。分别把5种类别用5种分类器表示(+1,-1)比如f1(J将C2看作正例，C1,C3,C4看作负例),测试样本(一条样本)也用这5种分类器表示，计算它与C1,C2,C3,C4的距离，距离最近的就属于这一类别。

Binary Relevance

在这里插入图片描述

使用Keras进行单标签多文本分类的一个小例子
欢迎来到小丁的技术空间
08-04 1232
一.加载数据集部分 使用的数据是路透社新闻数据集，该数据集包含许多短新闻及其对应的主题，由路透社在 1986 年发布。它是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括 46 个不同的主题，且训练集中每个主题都有至少 10 个样本。下载地址是XX，当然Keras内置也有这个数据集，可以直接调包，但是可能会出现下载不了的情况，错误会是： Exception: URL fetch failure on ...
机器学习--分类算法中单标签与多标签的问题
weixin_35733800的博客
04-02 2824
注意：正例记作1，负例记作-1 一 单标签问题（二分类算法进行预测单标签多分类） 1 ovo（one versus one，一对一） 第一步：将k个类别的样本，进行两两类别样本组合，产生个训练数据子集 第二步：使用组合之后的数据子集训练模型，产生个训练模型 第三步：将分类器进行融合，采用多数投票法，产生预测值 2 ovr（one versus rest，一对多） 第一步...
【机器学习基础】机器学习入门核心算法：多分类与多标签分类算法
最新发布
weixin_43988131的博客
06-02 1196
机器学习入门核心算法：多分类与多标签分类算法
单目标分类 到 多目标分类 之 逻辑回归多目标分类推广
SkullSky的博客
11-14 1781
文章目录1. 基本思路2. 概率值转换3. loss定义4. 总结 前面有介绍逻辑回归模型是如何从二分类推广到多分类，参见 二分类 到 多分类 之 逻辑回归多分类推广。这次谈一谈单目标分类到多目标分类。 首先，解释一下二者的区别。单目标分类是指每个样本只能属于一个类别，比如训练猫狗分类器时，一张图片中只能包含猫或者狗； 多目标则一个样本中可以同时包含多个类别，如一张图片中可以同时包含一只猫和狗。注意，二分类和多分类都属于单目标分类的范畴。 1. 基本思路 首先，还是回顾一下逻辑回归模型的基本思路： 对于单
One-Error多标签分类_多分类及多标签分类算法
weixin_39677538的博客
11-22 892
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...
【深度学习框架Keras】一个单标签多分类的例子
bqw的博客
09-11 4963
一、Reuters数据集是一个关于新闻短讯的数据集，其包含了46个互斥的主题，而且每个主题指定包含10个样例。 from keras.datasets import reuters (train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000) 二、数据集的相关信息 pr...
Python学习笔记 新闻分类：单标签多分类问题
ZY_Jack的博客
01-18 1699
 Python学习笔记 新闻分类：单标签多分类问题   在执行import命令的时候疯狂报错，说无法从网站上下载数据。于是手动输入该网址（https://s3.amazonaws.com/text-datasets/reuters.npz）下载。得到文件reuters.npz，放入文件夹    /home/你的用户名/.keras/datasets  中，再import就可以了。 #Ju...
论文研究-一种半监督的多标签Boosting分类算法.pdf
07-22
针对标记数据不足的多标签分类问题, 提出一种新的半监督Boosting算法, 即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架, 并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明, 对于多...
损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在单标签多分类模型中评价效果差异较大的原因
klklklbk的博客
06-03 5550
在cifar100数据集进行分类建模的时候在相同模型和数据上发现损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy在测试集上效果差异较大， 在网上多方查阅之后发现原因如下，参考来源https://zhuanlan.zhihu.com/p/48078990 原文如下 在运行keras的代码时，发现一个有趣的现象，当使用binary_crossentropy和categorical_crossentropy时，其日志中输出的acc有较大差异，后经多方查阅，发现原因
【深度学习】单标签多分类问题之新闻主题分类
Bing's Blog
12-21 2671
# -*- coding: utf-8 -*- """单标签多分类问题之新闻主题分类.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/18TqrbGYm2J-jmR89KZHOa7vxbAr4eOz2 #...
多标签图像分类算法.pdf
07-24
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。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。常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等。
Deep Learing 记录：新闻分类——单标签多分类问题
qq_52441682的博客
07-16 835
实验采用的是路透社数据集，它包含46个不同的主题，每个主题至少有10个样本，训练集有8982个样本，测试集有2246个样本数据集中的新闻内容同样经过了预处理，由单词序列转化为了整数序列数据集与上一个实验基本一致，仅仅是labels有差异，之前由于是二分类问题所以数组仅有01组成而此时为多分类问题，所以数组由0到45的整数组成，每个整数代指一个主题（这个指代是约定好了的）DeepLearing记录电影评论分类——二分类问题。...
单标签多分类+多标签单分类
冰雪棋书的博客
01-04 3001
1、单标签二分类： 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。常见的算法有：Logistic、SAM、KNN等。 2、单标签多分类： 待预测的label标签只有一个，但是label标签的取值可以有多种情况。即每个实例的可能类别有K种。常见算法：softmax 、knn等。 3、多标签单分类： 4、多标签多分类： ...
什么是单标签多分类
weixin_35755434的博客
12-26 248
单标签多分类是指在机器学习中的一种分类问题，其中每个样本只有一个正确的类别标签。例如，在图像分类任务中，每张图片可能只属于一种类别，如"猫"或"狗"。在这种情况下，模型的目标是正确地预测每个输入样本的类别。与此相对的是多标签多分类，其中每个样本可以属于多个类别。 ...
单标签与多标签；单分类与多分类
m0_47105444的博客
10-30 3779
先以单标签与多标签进行区分： 一、 单标签 理解起来就是，他只是属于一个大类的，也就是说一条数据进行分类后用一个值代表就行。然后在单标签内有二分类和多分类。 总结：以单标签三个样本的二分类整形输出为例：[0,1,0] 二、多标签 多标签就代表该样本可以划分到几个大的主题类别中（不冲突），然后在这几个大主题中，分别可以进行单分类和多分类问题。 总结：以多标签(假设为两个标签吧)三个样本的二分类整形输出为例：[[0,1], [0,0],[1,1]] ...
单标签
COOLYUAN的博客
12-15 662
单标签
新闻分类——单标签多分类
weixin_45847320的博客
06-25 658
目录准备数据加载数据编码数据独热编码准备数据实现构建网络构建网络模型编译验证方法训练数据绘制训练损失和验证损失 绘制训练精度和验证精度​编辑 处理标签和损失的另一种方法中间维度足够大的重要性总结 编码数据 独热编码 简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。(1条消息) keras中to_categorical函数解析_文科升的博客-优快云博客_to_categoricalhttps://blog.youkuaiyun.com/moyu123
基于本体的单标签分类
大鹏的专栏
06-07 734
1）在本体中找到能表示各个类的一个或几个概念，我们称为本体中的各个类Ci(0 2）根据本体从样本集中得到概念向量Vj(0 3）求出概念向量Vj到本体中的各个类Ci的距离（语义相似度）的和Σj，其和最大的对应的那个类，就是样本所属的类。其它的样本以此类推。
Matlab版本的多标签多类别分类算法与代码大全
与传统的单标签分类（每个样本只有一个类别）不同，多标签分类在处理复杂数据结构时具有更高的灵活性。 多类别分类（Multi-Class Classification）是指将实例分为两个以上的类别。如果数据集中的类别是互相排斥的，...
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