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。