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我是使用二进制相关性进行多标签分类的新手,并且在解释结果时遇到一些问题:
结果是: [[ 0.0.] [2.2.]]
这是否意味着第一个案例属于[0,0],第二个案例属于[2,2]?这看起来一点都不好。或者我还缺少其他东西吗?
在绅士们回答后,我收到以下错误因为 y_train 标签 [2**,0,**3,4] 因为零
Traceback (most recent call last):
File "driver.py", line 22, in <module>
clf_dict[i] = clf.fit(x_train, y_tmp)
File "C:\Users\BaderEX\Anaconda22\lib\site-packages\sklearn\linear_model\logistic.py", line 1154, in fit
self.max_iter, self.tol, self.random_state)
File "C:\Users\BaderEX\Anaconda22\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 885, in _fit_liblinear
" class: %r" % classes_[0])
ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 1
更新的代码:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import *
numer_classes = 5
x_train = np.array([[1,2,3,4],[0,1,2,1],[1,2,0,3]])
y_train = [[0],[1,0,3],[2,0,3,4]]
x_test = np.array([[1,2,3,4],[0,1,2,1],[1,2,0,3]])
y_test = [[0],[1,0,3],[2,0,3,4]]
clf_dict = {}
for i in range(numer_classes):
y_tmp = []
for j in range(len(y_train)):
if i in y_train[j]:
y_tmp.append(1)
else:
y_tmp.append(0)
clf = LogisticRegression()
clf_dict[i] = clf.fit(x_train, y_tmp)
prediction_matrix = np.zeros((len(x_test),numer_classes))
for i in range(numer_classes):
prediction = clf_dict[i].predict(x_test)
prediction_matrix[:,i] = prediction
print('Predicted')
print(prediction_matrix)
谢谢
最佳答案
对于二进制相关性,您应该为每个标签创建指示符类别:0 或 1。 scikit-multilearn提供与 scikit 兼容的分类器实现。
设置:
def to_indicator_matrix(y_list):
y_train_matrix = np.zeros(shape=(len(y_list), max(map(len, y_list))+1), dtype='i8')
for i, y in enumerate(y_list):
y_train_matrix[i][y] = 1
return y_train_matrix
给定您的 y_train 和 y_test,运行:
y_train = to_indicator_matrix(y_train)
y_test = to_indicator_matrix(y_test)
您的 y_train 现在是:
array([[1, 1, 0],
[0, 1, 1],
[1, 0, 1]])
这应该可以解决您的问题。不过,使用 scikit-multilearn BinaryRelevance 比使用您自己的代码更舒服。尝试一下!
运行
pip install scikit-multilearn
然后尝试
from skmultilearn.problem_transform import BinaryRelevance
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import sklearn.metrics
# assume data is loaded using
# and is available in X_train/X_test, y_train/y_test
# initialize Binary Relevance multi-label classifier
# with gaussian naive bayes base classifier
classifier = BinaryRelevance(LogisticRegression(C=40,class_weight='balanced'), require_dense)
# train
classifier.fit(X_train, y_train)
# predict
predictions = classifier.predict(X_test)
# measure
print(sklearn.metrics.hamming_loss(y_test, predictions))
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