多标签分类问题

多标签分类和多类别分类的区别：

对于多类别问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本只存在一个类别，例如分类猫、狗、人问题。不是猫就是狗、或者人。

对于标签分类问题，表示事物本身可以分为多个类别，但是对于每一个样本存在至少一个类别，例如分类猫、狗、植物、动物。一个样本是猫的同时，又属于动物。

解决多标签分类问题主要包括两种解决途径：

（1）将问题进行转换，即是将多标签问题转化为单目标分类问题。

（2）算法适应，修改算法使其可以直接适用于多标签分类问题。

 

sklearn支持多标签分类的算法有：

• sklearn.tree.DecisionTreeClassifier

• sklearn.tree.ExtraTreeClassifier

• sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier

• sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier

• sklearn.neural_network.MLPClassifier

• sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier

• sklearn.ensemble.RandomForestClassifier

• sklearn.linear_model.RidgeClassifierCV