表示分類任務中有多個類別,多類分類是假設每個樣本都被設定了有且僅有乙個標籤。 比如對一堆水果分類, 它們可能是橘子、蘋果、梨等，乙個水果可以是蘋果或者梨, 但是同時不可能是兩者。
給每個樣本一系列的目標標籤. 可以想象成乙個資料點的各屬性不是相互排斥的,比如乙個文件相關的話題. 乙個文字可能被同時認為是宗教、政治、金融或者教育相關話題。就是同乙個例項，可以有多個標籤。
有些樣本可能只有乙個類標，有些樣本的類標可能高達幾十甚至上百個。
例如包含藍天類標的樣本很大概率上包含白雲，如何解決類標之間的依賴性 問題也是一大難點。
1）轉化問題
轉化問題資料，使之適用現有演算法，比如把問題轉化為乙個或多個 單目標分類問題，或是回歸問題。
2）演算法適應
指針對某一特定的演算法進行擴充套件，從而能夠處理多標籤資料，改進演算法，適用資料。
1）整合式
將訓練樣本按每個標籤構造乙個訓練集，每個樣本屬於或不屬於這個標籤，對每個標籤單獨訓練乙個分類器，然後將多個分類器的結果合成。
2）轉換成多分類
將每個多標籤單獨看做乙個新標籤，在乙個更多的標籤集上做多分類。通過設定閥值來取多標籤.(例如使用sigmoid,取所有大於0.5的標籤作為多標籤)
3）標籤組合
將每個多標籤組合單獨看做乙個新標籤，在乙個更多的標籤集上做多分類。
1）傳統機器學習模型中的多標籤分類模型有:
knn多標籤版本mlknn，svm的多標籤版本rank-svm等。
2）在深度學習中常常是修改多分類模型的輸出層，使其適用於多標籤的分類。
基於bert實現文字多分類任務
已上傳至github 資料格式如下 複製run classifier.py，命名為run cnews classifier.py。新增自定義的processor class myprocessor dataprocessor def read txt self,data dir,flag with ...
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1.檔案標籤 構成html最基本的標籤 html html文件的根標籤 head 頭標籤。用於指定html文件的一些屬性，引入外部的資源 title 標題標籤。body 體標籤 html5中定義該文件是html文件 2.文字標籤 和文字有關的標籤 注釋 to 標題標籤，h1 h6 字型大小逐漸遞減 ...
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