我已阅读this，以了解多标签分类器中的各种方法。 我了解到有3种技术可以进行多标签分类：
1.Problem Transformation
2.Adapted Algorithm
3.Ensemble approaches
在“问题转换”类别中，有三个子类别：
a.Binary Relevance
b.Classifier Chains
c.Label Powerset
我知道，当我们想要更好的结果时，应该应用集成模型。 我想知道在什么情况下我们应该使用其他不同的算法。
我知道它们的工作原理不同，但是我不知道何时应该使用它们。
而且Adapted Algorithm仅实现了两种方法。
如果我想要其他方法但以adapted algorithm的方式实现怎么办？
如果我的陈述不清楚，请告诉我。
谢谢