决策树分类器，多标签输出

Question

决策树支持多标签分类吗？我的y标签的类型为[['brufen','amoxil'],['brufen'],['xanex']]。现在y标签可以是sklearn文档中提到的list of list of labels类型，那么为什么它给我未知标签类型的错误？

此错误的解决方式是，列表的长度应保持一致，但是除了进行一次热编码之外，我还应该如何处理此问题？

Answer 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。

要进行转换，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此y_converted而不是原始的y。

Answer 2

基于此处的信息：https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multioutputclassifier

您可以将 sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier 与决策树结合使用以获得多标签行为。如果我理解正确，它的工作原理是在内部为每个标签创建一个单独的树。