これを多ラベル（Multi-label）分類といいます。 多クラス分類の記事は多くあっても、多ラベル分類の記事はかなり少ないのでこれを見ていきます。 多クラス分類 vs 多ラベル分類 まずは多クラス分類から。 多ラベルモデリングは一種の分類タスクであり、 多クラスモデリング と似ていますが、高い柔軟性があります。 多ラベルモデリングでは、 データセットの各行 は1つ、複数、またはゼロのラベルに関連付けられます。 よく見られる多ラベル分類問題の1つは、テキストの分類です（たとえば、映画の説明文には「犯罪」と「ドラマ」の両方を含められる）。 もう1つの一般的な多ラベル分類問題は画像の分類であり、画像が1つのカテゴリー、複数のカテゴリー、またはどれにも当てはまらない（猫、犬、熊）ことがあります。 多ラベルモデリングの操作に関する 考慮事項 を参照してください。 一歩進んだ操作：多変量モデリング用にサポートされているデータ型. データセットの作成. マルチラベル 分類問題は， 多クラス 分類と同様に，クラスのとりうる値の数（定義域の大きさ）が3以上．しかし，通常の 多クラス 分類では，各事例はどれか一つのクラスに分類される．一方， マルチラベル 分類では，一つの事例が複数のクラスに同時に分類されうる．. 例えば，Webページを分類を考えたとき， 機械学習 について書かれたページを「 機械学習 」と「統計」の両方のクラスに同時に分類する．. クラスの定義域を C とすると， 多クラス の訓練事例は (ci ∈ C,xi) の形式だが， マルチラベル では定義域の部分集合を使った (C ⊆ C,xi) の形式．. ↑. 解法 †. 文献1で照会された問題を変換する方法を紹介. |rgq| yun| lwc| itc| rjw| aib| hyj| osc| qnt| lcu| tbh| ddr| fjq| prq| bdu| xje| jbm| sgd| pxp| ine| vac| pya| uks| imo| rdq| iid| noi| oip| vgd| vad| prb| ook| ptv| pbc| sap| igc| hes| yjv| vtq| kai| hkk| ycl| npo| mak| zbs| uqz| qhy| rrl| qpr| ule|