使用MultiOutputClassifier进行多标签分类的实践指南-Python教程-PHP中文网

使用MultiOutputClassifier进行多标签分类的实践指南

霞舞

发布： 2025-08-13 18:00:03

原创

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使用multioutputclassifier进行多标签分类的实践指南

在机器学习中，多标签分类是指一个样本可以同时属于多个类别。本文将介绍如何使用 sklearn 库中的 MultiOutputClassifier 来解决这类问题。我们将通过一个实际案例，详细讲解数据准备、模型构建、训练以及可能遇到的问题及解决方案，帮助读者掌握多标签分类模型的应用。

1. 数据准备

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据。假设我们有一个包含人体姿态坐标信息的 CSV 文件，目标是根据坐标预测人的姿势 (stand) 和类别 (class)。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
df = pd.read_csv('deadlift.csv')
print(df.head())

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上述代码首先导入必要的库 pandas 和 train_test_split。然后，使用 pd.read_csv() 函数读取 CSV 文件，并使用 df.head() 打印前几行数据，以便查看数据的结构和内容。

2. 数据分割

接下来，我们将数据集分割为训练集和测试集。X 包含特征数据（坐标），y 包含目标变量（姿势和类别）。

# 分割特征和目标变量
X = df.drop(['class', 'stand'], axis=1)
y = df[['class', 'stand']]

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=1234)

print("X_train shape:", X_train.shape)
print("y_train shape:", y_train.shape)

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df.drop() 用于移除不需要的列，这里移除了 class 和 stand 列，因为它们是我们的目标变量。train_test_split() 函数将数据集分割为训练集和测试集，test_size=0.25 表示测试集占总数据的 25%，random_state=1234 用于设置随机种子，保证每次运行代码分割结果一致。

3. 模型构建与训练

现在，我们可以构建并训练 MultiOutputClassifier 模型。在这个例子中，我们使用 CountVectorizer 进行特征提取，然后使用 LogisticRegression 作为基础分类器。

AI-Text-Classifier

OpenAI官方出品，可以区分人工智能书写的文本和人类书写的文本

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from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 构建 Pipeline
model1 = Pipeline(steps=[('cv', CountVectorizer(lowercase=False)), ('lr_multi', MultiOutputClassifier(LogisticRegression()))])

# 训练模型
# 注意：CountVectorizer 期望输入字符串类型，这里直接将数值型数据传入会导致错误
# 需要将 X_train 转换为字符串类型
model1.fit(X_train.astype(str), y_train)

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这里创建了一个 Pipeline，首先使用 CountVectorizer 将文本数据转换为数值特征，然后使用 MultiOutputClassifier 对多个目标变量进行分类。MultiOutputClassifier 内部使用 LogisticRegression 作为基础分类器。

注意事项：