决策树分类器,多标签输出
Posted
技术标签:
【中文标题】决策树分类器,多标签输出【英文标题】:Decision tree classifier,multilabel output 【发布时间】:2018-12-31 18:24:47 【问题描述】:决策树支持多标签分类对吗?我的y
标签是[['brufen','amoxil'],['brufen'],['xanex']]
类型。现在y
标签可以是 sklearn 文档中提到的list of list of labels
类型,那么为什么它会给我未知标签类型的错误?
这个错误的解决方式应该是列表的长度应该是一致的,但是除了一个热编码之外我应该如何处理这个问题呢?
【问题讨论】:
【参考方案1】:您需要先将标签转换为标签指示符格式。然后您可以将它们与决策树一起使用。
对于转换,您可以使用MultiLabelBinarizer。
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()
y_converted = mlb.fit_transform([['brufen','amoxil'], ['brufen'], ['xanex']])
# Output: array([[1, 1, 0],
# [0, 1, 0],
# [0, 0, 1]])
mlb.classes_
# OutPut: array(['amoxil', 'brufen', 'xanex'], dtype=object)
现在在决策树中使用这个y_converted
,而不是原来的y
。
【讨论】:
【参考方案2】:根据这里的信息:https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multioutputclassifier
您可以将sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier
与决策树一起使用以获得多标签行为。如果我理解正确,它会在内部为每个标签创建一个单独的树。
【讨论】:
以上是关于决策树分类器,多标签输出的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如果为真,决策树分类器输出“男性”,如果为假,则输出“男性”?
sklearn决策树算法DecisionTreeClassifier(API)的使用以及决策树代码实例 - 莺尾花分类