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如何提升多標籤問題的accuracy? - Cupoy

想請問 專家不曉得是否做過多標籤分類的問題,網路上有看到對於單一一個 樣本的評估指標(subset ...

如何提升多標籤問題的accuracy?

2020/04/05 07:28 AM
機器學習新手論壇
劉致良
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想請問 專家不曉得是否做過多標籤分類的問題,網路上有看到對於單一一個 樣本的評估指標(subset accuracy),他的評估方式是只要一個樣本中的label分類錯誤就會被當成分類錯誤,若是有很多個label要做分類,這樣可能會造成分類錯誤的機率更大。若是模型訓練到一定程度不會再上升(目前有4個label使用binary Relevance做分類,把每一個模型拆開做ROC及f1值 結果都還有70左右),但是把它拿去做驗證,結果準確度只剩下40多,請問一下專家 是否有建議的解決方法?(多標籤分類問題,只要預測的label數越多,accuracy就會越來越差)



參考網址

https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9339996.html

https://blog.csdn.net/hackertom/article/details/102238410

https://blog.csdn.net/MaybeForever/article/details/89971368