我正在尝试将新闻文章分类到所需的类别中。但是，我对上述（多标签和多标签多类）术语感到困惑。我的数据集由 2 个 csv 文件组成。第一个文件包含新闻文章的内容。同一对应行号中的第二个文件由与其关联的标签组成。这是第二个文件中的示例条目，即标签文件：
因此，对于第 1 行，第一个 csv 文件包含标记为运动和足球的新闻文章。同样对于第 2 行，第一个 csv 中的文章具有标签运动和媒体。我的问题是，这个数据集是多标签还是多标签多类？它们之间有什么区别？
多标签和多标签多类分类有什么区别？
数据挖掘
机器学习
多类分类
多标签分类
2022-02-21 21:25:36
1个回答
多类分类是指具有两个以上类的分类任务；例如，对一组可能是橙子、苹果或梨的水果图像进行分类。多类分类假设每个样本都分配给一个且只有一个标签：水果可以是苹果或梨，但不能同时是两者。
多标签分类为每个样本分配一组目标标签。这可以被认为是预测不互斥的数据点的属性，例如与文档相关的主题。一篇文章可能同时涉及任何宗教、政治、金融或教育，也可能不涉及这些。
多输出多类（或多标签多类）分类意味着单个估计器必须处理多个联合分类任务。这既是对只考虑二分类的多标签分类任务的泛化，也是对多类分类任务的泛化。输出格式是 2d numpy 数组或稀疏矩阵。
由于您的数据的每个对象可以同时分类为一个到多个标签，这是一个简单的多标签分类问题
其它你可能感兴趣的问题