Как мне выполнить классификацию машинного обучения, которая может выдавать два одновременных прогноза класса?

Question

программист-любитель машинного обучения здесь.Я хотел бы выполнить задачу классификации, в которой могут происходить два одновременных предсказания класса.

Например, в классификации изображений цветов.Помимо возможности классифицировать изображение розы или орхидеи;Я также хотел бы иметь возможность классифицировать, если изображение содержит одновременно розы и орхидеи.Нужно ли обучать мою модель, чтобы различать «Роза + Орхидея» как самостоятельный класс?

Вот пример изображения задачи.

Answer 1

Это называется проблемой классификации по нескольким меткам.Есть много подходов для решения этой проблемы.Документация Sklearn о классификации по нескольким этикеткам .

Пример со Sklearn

Answer 2

В scikit изучите все классификаторы, которые имеют функцию prob_a, которые имеют вашу спецификацию.Эта функция возвращает вероятность присвоения каждого класса входу x.Следовательно, вы можете использовать SVC, логистическую регрессию, наивный байесовский анализ, случайный лес или любой объясненный классификатор в обучении scikit (если вы ищете указанный классификатор в обучении scikit) на основе вашей проблемы.

Когда вы нашли prob_a для каждого класса, если разница между двумя наиболее вероятными классами близка друг к другу, вы можете ввести входные данные с двумя наиболее вероятными классами.