如何执行可以同时输出两个班级预测的机器学习分类？

Question

这里是业余机器学习程序员。我想执行一个分类任务，其中可能同时发生两个类别预测。

例如，在花朵图像分类中。除了能够对玫瑰或兰花的图像进行分类之外；我还希望能够对图像是否同时包含玫瑰和兰花进行分类。我需要训练我的模型来区分“玫瑰+兰花”作为独立班吗？

这是任务的示例图片。

Answer 1

在scikit中，学习所有具有prob_a功能的分类器都符合您的规范。此函数返回将每个类别分配给输入x的概率。因此，您可以根据自己的问题在Scikit学习中使用SVC，逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林或任何已解释的分类器（如果您正在scikit学习中查找指定的分类器）。

当您为每个类别找到prob_a时，如果两个最可能的类别之间的差异彼此接近，则可以引入两个最可能的类别的输入。

Answer 2

这称为多标签分类问题。有很多方法可以解决此问题。有关multi-label classification的Sklearn文档。

An example with sklearn