如何解决使用 LightGBM 进行多类或多标签分类
我正在处理一个结果可能属于多个类别的分类项目。例如,结果可能属于 A、B 和/或 C 类;例如,A、B、A&B、A&C、B&C 等。但是,我想预测一个类的概率。例如,P(A)=Prob of 结果包含 A 类;例如,Pr(A)+Pr(A&B)+Pr(A&C)+Pr(A&B&C)。
我更喜欢使用 LightGBM。我的问题是:
- 对于 LightGBM,结果类是否必须相互排斥?
- 对于 LightGBM,multiclass 和 multiclassova 有什么区别?
- 如果我将其建模为一个多标签分类(例如,N 类)问题,是否相当于 2^N 多类分类并且每个类都是 N 个类的单热编码?
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