多标签分类问题的度量标准选择

时间:2019-10-14 09:03:42

标签: machine-learning classification metrics multilabel-classification

我有K个标签的多标签分类问题。理想情况下,我希望训练一个模型以最大程度地提高精确匹配的准确性,但是我知道这种度量标准不适用于此类任务。

我有一个函数接受预测的输出,例如y_pred= [1, 0, 1, 1, 1, 0],然后计算值f_pred

我想引入一种度量标准,以使平均绝对误差(MAE)定义为

,而不是尝试从预测值中获得完全匹配。
MAE = (f_true-f_pred)/f_true*100 

已最小化。关于如何将MAE最小化问题与多标签分类的原始问题联系起来的任何建议。

谢谢。

0 个答案:

没有答案