0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

如何利用二分類學(xué)習(xí)器來(lái)解決多分類問(wèn)題

Dbwd_Imgtec ? 來(lái)源:CSDN ? 作者:CSDN ? 2019-12-03 11:09 ? 次閱讀

現(xiàn)實(shí)中常遇到多分類學(xué)習(xí)任務(wù)。有些二分類學(xué)習(xí)方法可直接推廣到多分類,如LR。但在更多情形下,我們是基于一些基本策略,利用二分類學(xué)習(xí)器來(lái)解決多分類問(wèn)題。所以多分類問(wèn)題的根本方法依然是二分類問(wèn)題。

具體來(lái)說(shuō),有以下三種策略:

一、一對(duì)一 (OvO)

假如某個(gè)分類中有N個(gè)類別,我們將這N個(gè)類別進(jìn)行兩兩配對(duì)(兩兩配對(duì)后轉(zhuǎn)化為二分類問(wèn)題)。那么我們可以得到個(gè)二分類器。(簡(jiǎn)單解釋一下,相當(dāng)于在N個(gè)類別里面抽2個(gè))

之后,在測(cè)試階段,我們把新樣本交給這個(gè)二分類器。于是我們可以得到個(gè)分類結(jié)果。把預(yù)測(cè)的最多的類別作為預(yù)測(cè)的結(jié)果。

下面,我給一個(gè)具體的例子來(lái)理解一下。

上圖的意思其實(shí)很明顯,首先把類別兩兩組合(6種組合)。組合完之后,其中一個(gè)類別作為正類,另一個(gè)作為負(fù)類(這個(gè)正負(fù)只是相對(duì)而言,目的是轉(zhuǎn)化為二分類)。然后對(duì)每個(gè)二分類器進(jìn)行訓(xùn)練。可以得到6個(gè)二分類器。然后把測(cè)試樣本在6個(gè)二分類器上面進(jìn)行預(yù)測(cè)。從結(jié)果上可以看到,類別1被預(yù)測(cè)的最多,故測(cè)試樣本屬于類別1。

二、一對(duì)其余 (OvR)

一對(duì)其余其實(shí)更加好理解,每次將一個(gè)類別作為正類,其余類別作為負(fù)類。此時(shí)共有(N個(gè)分類器)。在測(cè)試的時(shí)候若僅有一個(gè)分類器預(yù)測(cè)為正類,則對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)記為最終的分類結(jié)果。例如下面這個(gè)例子。

大概解釋一下,就是有當(dāng)有4個(gè)類別的時(shí)候,每次把其中一個(gè)類別作為正類別,其余作為負(fù)類別,共有4種組合,對(duì)于這4種組合進(jìn)行分類器的訓(xùn)練,我們可以得到4個(gè)分類器。對(duì)于測(cè)試樣本,放進(jìn)4個(gè)分類器進(jìn)行預(yù)測(cè),僅有一個(gè)分類器預(yù)測(cè)為正類,于是取這個(gè)分類器的結(jié)果作為預(yù)測(cè)結(jié)果,分類器2預(yù)測(cè)的結(jié)果是類別2,于是這個(gè)樣本便屬于類別2。

其實(shí),有人會(huì)有疑問(wèn),那么預(yù)測(cè)為負(fù)類的分類器就不用管了嗎?是的,因?yàn)轭A(yù)測(cè)為負(fù)類的時(shí)候有多種可能,無(wú)法確定,只有預(yù)測(cè)為正類的時(shí)候才能唯一確定屬于哪一類。比如對(duì)于分類器3,分類結(jié)果是負(fù)類,但是負(fù)類有類別1,類別2,類別4三種,到底屬于哪一種?

OvO和OvR有何優(yōu)缺點(diǎn)?

容易看出,OvR只需訓(xùn)練N個(gè)分類器,而OvO需訓(xùn)練N(N - 1)/2個(gè)分類器, 因此,OvO的存儲(chǔ)開(kāi)銷和測(cè)試時(shí)間開(kāi)銷通常比OvR更大。但在訓(xùn)練時(shí),OvR的每個(gè)分類器均使用全部訓(xùn)練樣例,而OvO的每個(gè)分類器僅用到兩個(gè)類的樣例,因此,在類別很多時(shí),OvO的訓(xùn)練時(shí)間開(kāi)銷通常比OvR更小。至于預(yù)測(cè)性能,則取決于具體的數(shù)據(jù)分布,在多數(shù)情形下兩者差不多。

綜上:
OvO的優(yōu)點(diǎn)是,在類別很多時(shí),訓(xùn)練時(shí)間要比OvR少。缺點(diǎn)是,分類器個(gè)數(shù)多。
OvR的優(yōu)點(diǎn)是,分類器個(gè)數(shù)少,存儲(chǔ)開(kāi)銷和測(cè)試時(shí)間比OvO少。缺點(diǎn)是,類別很多時(shí),訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)。

三、多對(duì)多(MvM)

MvM是每次將若干個(gè)類作為正類,若干個(gè)其他類作為反類。顯然,OvO和OvR是MvM的特例。MvM的正、反類構(gòu)造必須有特殊的設(shè)計(jì),不能隨意選取。這里我們介紹一種最常用的MvM技術(shù)"糾錯(cuò)輸出碼" (Error Correcting Output Codes,簡(jiǎn)稱 ECOC)

ECOC是將編碼的思想引入類別拆分,并盡可能在解碼過(guò)程中具有容錯(cuò)性。

ECOC工作過(guò)程主要分為兩步:

編碼:對(duì)N個(gè)類別做M次劃分,每次劃分將一部分類別劃為正類,一部分劃為反類,從而形成一個(gè)二分類訓(xùn)練集。這樣一共產(chǎn)生M個(gè)訓(xùn)練集,可訓(xùn)練出M個(gè)分類器。

解碼:M 個(gè)分類器分別對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行預(yù)測(cè),這些預(yù)測(cè)標(biāo)記組成一個(gè)編碼。將這個(gè)預(yù)測(cè)編碼與每個(gè)類別各自的編碼進(jìn)行比較,返回其中距離最小的類別作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

類別劃分通過(guò)"編碼矩陣"指定。編碼矩陣有多種形式,常見(jiàn)的主要有二元碼和三元碼。前者將每個(gè)類別分別指定為正類和反類,后者在正、反類之外,還可指定"停用類"。圖3.5給出了一個(gè)示意圖,在圖 3.5(a) 中,分類器f2將Cl類和C3類的樣例作為正例,C2類和C4類的樣例作為反例;在圖3.5(b)中,分類器f4將C1類和C4類的樣例作為正例,C3 類的樣例作為反例。在解碼階段,各分類器的預(yù)測(cè)結(jié)果聯(lián)合起來(lái)形成了測(cè)試示例的編碼,該編碼與各類所對(duì)應(yīng)的編碼進(jìn)行比較,將距離最小的編碼所對(duì)應(yīng)的類別作為預(yù)測(cè)結(jié)果。

例如在圖 3.5(a) 中,若基于歐式距離,預(yù)測(cè)結(jié)果將是 C3。也就是一個(gè)測(cè)試樣本,經(jīng)過(guò)分類器f1,f2,f3,f4,f5分別預(yù)測(cè)成了(-1,-1,+1,-1,+1),與C1相比較,海明距離為0+1+1+1+0=3,歐式距離為,對(duì)C2,C3,C4都進(jìn)行比較即可。

為什么稱為"糾錯(cuò)輸出碼"呢?

這是因?yàn)樵跍y(cè)試階段,ECOC編碼對(duì)分類器的錯(cuò)誤有一定的容忍和修正能力。例如圖3.5(a) 中對(duì)測(cè)試示例的正確預(yù)測(cè)編碼是(-1,+1,+1,-1,+1),假設(shè)在預(yù)測(cè)時(shí)某個(gè)分類器出錯(cuò)了,例如 h 出錯(cuò)從而導(dǎo)致了錯(cuò)誤編碼(-1,-1,+1,-1,+1),但基于這個(gè)編碼仍能產(chǎn)生正確的最終分類結(jié)果C3。一般來(lái)說(shuō),對(duì)同一個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù),ECOC編碼越長(zhǎng),糾錯(cuò)能力越強(qiáng)。

EOCO編碼長(zhǎng)度越長(zhǎng),糾錯(cuò)能力越強(qiáng),那長(zhǎng)度越長(zhǎng)越好嗎?

NO!編碼越長(zhǎng),意味著所需訓(xùn)練的分類器越多,計(jì)算、存儲(chǔ)開(kāi)銷都會(huì)增大;另一方面,對(duì)有限類別數(shù),可能的組合數(shù)目是有限的,碼長(zhǎng)超過(guò)一定范圍后就失去了意義。

對(duì)同等長(zhǎng)度的編碼,理論上來(lái)說(shuō),任意兩個(gè)類別之間的編碼距離越遠(yuǎn),則糾錯(cuò)能力越強(qiáng)。因此,在碼長(zhǎng)較小時(shí)可根據(jù)這個(gè)原則計(jì)算出理論最優(yōu)編碼。然而,碼長(zhǎng)稍大一些就難以有效地確定最優(yōu)編碼,事實(shí)上這是 NP 難問(wèn)題。不過(guò),通常我們并不需獲得理論最優(yōu)編碼,因?yàn)榉亲顑?yōu)編碼在實(shí)踐中往往己能產(chǎn)生足夠好的分類器。另一方面,并不是編碼的理論性質(zhì)越好,分類性能就越好,因?yàn)?a href="http://srfitnesspt.com/v/tag/557/" target="_blank">機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題涉及很多因素,例如將多個(gè)類拆解為兩個(gè)“類別子集”,不同拆解方式所形成的兩個(gè)類別子集的區(qū)分難度往往不同,即其導(dǎo)致的二分類問(wèn)題的難度不同。于是一個(gè)理論糾錯(cuò)性質(zhì)很好、但導(dǎo)致的二分類問(wèn)題較難的編碼,與另一個(gè)理論糾錯(cuò)性質(zhì)差一些、但導(dǎo)致的二分類問(wèn)題較簡(jiǎn)單的編碼,最終產(chǎn)生的模型性能孰強(qiáng)孰弱很難說(shuō)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 分類器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    152

    瀏覽量

    13159
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8323

    瀏覽量

    132166

原文標(biāo)題:機(jī)器學(xué)習(xí)中的多分類任務(wù)詳解

文章出處:【微信號(hào):Imgtec,微信公眾號(hào):Imagination Tech】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    Keras之ML~P:基于Keras中建立的簡(jiǎn)單的二分類問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    Keras之ML~P:基于Keras中建立的簡(jiǎn)單的二分類問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(根據(jù)200個(gè)數(shù)據(jù)樣本預(yù)測(cè)新的5個(gè)樣本)——概率預(yù)測(cè)
    發(fā)表于 12-20 10:44

    基于Keras中建立的簡(jiǎn)單的二分類問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(根據(jù)200個(gè)數(shù)據(jù)樣本預(yù)測(cè)新的5+1個(gè)樣本)—類別預(yù)測(cè)

    Keras之ML~P:基于Keras中建立的簡(jiǎn)單的二分類問(wèn)題的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(根據(jù)200個(gè)數(shù)據(jù)樣本預(yù)測(cè)新的5+1個(gè)樣本)——類別預(yù)測(cè)
    發(fā)表于 12-24 11:45

    基于邏輯回歸算法的乳腺癌腫瘤二分類預(yù)測(cè)

    ML之LoR:基于LoR(邏輯回歸)算法對(duì)乳腺癌腫瘤進(jìn)行二分類預(yù)測(cè)(良惡性)
    發(fā)表于 06-18 07:06

    集成學(xué)習(xí)多分類動(dòng)態(tài)組合方法

    為了提高數(shù)據(jù)的分類性能,提出一種集成學(xué)習(xí)多分類動(dòng)態(tài)組合方法(DEA)。該方法在多個(gè)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,并與文中使用的基于Adaboost算法訓(xùn)練出的各個(gè)成員
    發(fā)表于 04-08 08:58 ?19次下載

    基于主動(dòng)學(xué)習(xí)不平衡多分類AdaBoost改進(jìn)算法

    針對(duì)不平衡分類中小樣本識(shí)別率低問(wèn)題,提出一種基于主動(dòng)學(xué)習(xí)不平衡多分類AdaBoost改進(jìn)算法。首先,利用主動(dòng)
    發(fā)表于 11-30 17:12 ?3次下載

    基于集成多標(biāo)記學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)多亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)方法

    學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu),該框架將學(xué)習(xí)算法和分類進(jìn)行了層次性分類,并把二分類學(xué)習(xí)、
    發(fā)表于 12-13 15:49 ?0次下載
    基于集成多標(biāo)記<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的蛋白質(zhì)多亞細(xì)胞定位預(yù)測(cè)方法

    多分類孿生支持向量機(jī)研究進(jìn)展

    孿生支持向量機(jī)因其簡(jiǎn)單的模型、快速的訓(xùn)練速度和優(yōu)秀的性能而受到廣泛關(guān)注.該算法最初是為解決二分類問(wèn)題而提出的。不能直接用于解決現(xiàn)實(shí)生活中普遍存在的多分類問(wèn)題.近來(lái),學(xué)者們致力于將二分類孿生支持向量機(jī)
    發(fā)表于 12-19 11:32 ?0次下載

    基于可能性均值聚二分類支持向量機(jī)

    提出基于可能性均值聚(Possibilistic Two Means, P2M)的二分類支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)。該算法先用P2M對(duì)未知類別的二分
    發(fā)表于 01-09 10:45 ?0次下載

    閾值分類組合的多標(biāo)簽分類算法

    ,證明了該算法能克服固定分段閾值分類對(duì)分類邊界附近點(diǎn)分類不穩(wěn)定的缺點(diǎn)從而提高分類準(zhǔn)確率;然后,采用二分
    發(fā)表于 01-22 17:01 ?1次下載

    解決二分類問(wèn)題的算法——AdaBoost算法

    從上述問(wèn)題的角度出發(fā),集成學(xué)習(xí)分為兩流派:Bagging與Boosting。Bagging(Bootstrap Aggregating)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擦用自助采樣(boostrap sampling
    的頭像 發(fā)表于 09-23 10:02 ?1.1w次閱讀
    解決<b class='flag-5'>二分類</b>問(wèn)題的算法——AdaBoost算法

    如何使用數(shù)字語(yǔ)音取證算法設(shè)計(jì)一個(gè)多分類的詳細(xì)資料說(shuō)明

    的歸一化梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)統(tǒng)計(jì)矩特征;然后通過(guò)多個(gè)二分類對(duì)特征進(jìn)行訓(xùn)練,并組合投票得到多分類;最后使用該多分類
    發(fā)表于 09-10 17:16 ?5次下載
    如何使用數(shù)字語(yǔ)音取證算法設(shè)計(jì)一個(gè)<b class='flag-5'>多分類</b><b class='flag-5'>器</b>的詳細(xì)資料說(shuō)明

    面向二分類不平衡數(shù)據(jù)的XGBoost改進(jìn)方法

    傳統(tǒng)分類在處理不平衡數(shù)據(jù)時(shí),往往會(huì)傾向于保證多數(shù)的準(zhǔn)確率而犧牲少數(shù)的準(zhǔn)確率,導(dǎo)致少數(shù)的誤
    發(fā)表于 05-28 16:29 ?4次下載

    深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的多分類入侵檢測(cè)方法

    ( gradient boosting decision tree,GBDT)的多分類入侵檢測(cè)方法(DBN-OGB)。該方法首先利用深度信念網(wǎng)絡(luò)從高維、復(fù)雜的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)中提取出低維、具有代表性的特征數(shù)據(jù)
    發(fā)表于 06-09 11:19 ?21次下載

    支持向量機(jī)(多問(wèn)題之1對(duì)K-1方式)

    支持向量機(jī)可求解二分類問(wèn)題。當(dāng)需要求解多分類問(wèn)題時(shí),支持向量機(jī)可將二分類問(wèn)題的求解方式轉(zhuǎn)化為多分類問(wèn)題的求解方式
    的頭像 發(fā)表于 06-30 16:07 ?478次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)多分類任務(wù)深度解析

    一對(duì)其余其實(shí)更加好理解,每次將一個(gè)類別作為正,其余類別作為負(fù)。此時(shí)共有(N個(gè)分類)。在測(cè)試的時(shí)候若僅有一個(gè)分類
    發(fā)表于 03-18 10:58 ?1373次閱讀
    機(jī)器<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>多分類</b>任務(wù)深度解析