我有一个数据集，其中每一行数据都属于某些类/标签。
| 文本 | 第一类 | 类2 | 3级 |
|---|---|---|---|
| 文本1 | 位置 | 否定 | 呐 |
| 文本2 | 呐 | 否定 | 呐 |
| 文本3 | 呐 | 纽 | 呐 |
| 文本4 | 位置 | 否定 | 否定 |
| 文本5 | 否定 | 否定 | 呐 |
基本上有 4 个类，每个类有 3 个标签 ( pos, neg, neu, na)。我想这既是多类问题又是多标签问题。我该如何处理？我正在使用BinaryRelevance函数，multisklearn但结果总是只返回 2 个类（0 和 1）。这样做的正确方法是什么？
您如何执行也是多类问题的多标签分类？
数据挖掘
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多类分类
多标签分类
2022-03-16 02:28:19
1个回答
从描述来看，这不是多标签问题，因为：
- 三个“类”（列）中的每一个都必须有一个标签。在多标签问题中，每个类都是可选的。
- 每个“类”（列）似乎都有细分为 4 个标签的特定用途。在一个常规的多标签问题中，标签是可交换的，例如，一个文档可以有主题“体育”和“社会”但不能有“政治”，所有这些标签都没有顺序，也没有与其他标签不同的特定角色。
看来您只是有三个常规的独立多类问题：
- 问题 1 = 预测“第 1 类”
- 问题 2 = 预测“第 2 类”
- 问题 3 = 预测“第 3 类”
注意：列的“类”一词令人困惑，因为它们不对应于类的常规概念。