机器学习之多标签分类和多分类问题

一、前言

最近⼏年，分类问题和回归问题在机器学习 领域受到⼴泛关注。作为分类问题的⼀个变种，多标签分类也
是个⽐较常⻅的问题，⽐如⼀部电影可以同时被分类为动作⽚和犯罪⽚ ， ⼀则新闻可以同时属于政治和法
律等等。简单说，多标签分类就是同⼀个实例，可以有多个标签，或者被分为多个类。

本⽂就分享⼀下数据科学家Shubham Jain对解决多标签分类问题的⽅法，⾸先会直观解释何为多标签分类
问题，然后分享解决多标签分类问题的3种⽅法以及它们的Python实现，最后附以案例研究。

1、什么是多标签分类？

我们先看看下面这张图。

如果我问你下面这张图包含一座房子吗？选项会是YES或NO。

再想想另外一种情况，比如和这张照片相关的所有东西（或标签）都有什么？像这种类型的问题，即我们有一组目标变量，就被称为多标签分类问题。那么前面这两种情况有区别吗？很显然有，在第二种情况中，任何图像都可能包含不同图像的多个不同的标签。在我们深入了解多标签之前，先讲讲它和多类问题之间的区别。

2. 多标签 VS 多类

我们举个例子以及下面这张图来理解这二者的区别。

对于任何一部电影，负责电影审核的官方机构（比如印度的印度电影分级中央委员会）会根据电影内容为电影颁发上映证书。比如说，你看看上图这张图，你会发现电影被划分为“U%2FA”类（意为“12岁以下儿童需在父母陪同下观看”）。另外还有其它类型的证书类别，比如“A”（仅限成人观看）或“U”（不受限制的公开放映），但是肯定每部电影只能被划分为其中的一个类别。

简而言之，有多个类别，但只能将每个实例划分到一个类别，那么这种问题就是我们所说的多类分类问题。
接着你再看看这张图，会发现这部电影还被归类为喜剧和爱情剧。但不同的是，这一次每部电影都能被归类为一个或多个不同的种类。

因此，可以将每个实例分类到多个种类，那么这种类型的问题就是我们说的多标签分类问题，在这种问题中我们有一组目标变量。

很好！现在你应该能分清多标签和多类问题的区别了。下面我们瞧瞧怎么应对这种类型的问题。

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为者常成，行者常至