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多标签分类（Multi-label Classification） vs 多类别分类（Multi-class Classification）
以下是两者的核心区别、应用场景及技术实现的系统对比：
1. 定义与核心区别
| 特性 | 多类别分类（Multi-class） | 多标签分类（Multi-label） |
|---|---|---|
| 标签性质 | 类别互斥（一个样本仅属于一个类别） | 类别独立（一个样本可同时属于多个类别） |
| 输出形式 | 单标签（如“猫”或“狗”） | 多标签（如“猫”和“阳光”同时存在） |
| 数学表达 | One-hot向量（只有一个1，其余为0） | 二进制向量（多个位置可为1） |
| 示例任务 | MNIST手写数字识别（0~9） | 图像标签（“人物+沙滩+日落”） |
2. 应用场景对比
(1) 多类别分类
- 场景：目标类别互斥，必须选择唯一答案。
- 手写数字识别（0~9）
- 新闻主题分类（政治/经济/体育）
- 垃圾邮件检测（垃圾/非垃圾）
(2) 多标签分类
- 场景：目标属性可同时存在。
- 图像标注（“人物+狗+公园”）
- 电影类型分类（“科幻+喜剧”）
- 医学诊断（“糖尿病+高血压”）
3. 模型输出与损失函数
| 组件 | 多类别分类 | 多标签分类 |
|---|---|---|
| 输出层激活函数 | Softmax（概率和为1） | Sigmoid（每个类别独立概率） |
| 损失函数 | 分类交叉熵（Categorical Cross-Entropy） | 二元交叉熵（Binary Cross-Entropy） |
| 预测解码 | argmax取概率最高的类别 | 设定阈值（如0.5），概率超阈值的标签均选中 |
代码对比：
# 多类别分类（Softmax + CCE）
model.add(Dense(10, activation='softmax')) # MNIST 10类
model.compile(loss='categorical_crossentropy')# 多标签分类（Sigmoid + BCE）
model.add(Dense(5, activation='sigmoid')) # 5个可能标签
model.compile(loss='binary_crossentropy')
4. 标签格式示例
(1) 多类别（One-hot编码）
y_true = [0, 2, 1] # 原始标签（3个样本）
y_one_hot = [[1, 0, 0], # 类别0[0, 0, 1], # 类别2[0, 1, 0] # 类别1
]
(2) 多标签（二进制向量）
y_multilabel = [[1, 0, 1], # 同时属于类别0和2[0, 1, 1], # 类别1和2[1, 1, 0] # 类别0和1
]
5. 评估指标差异
| 指标 | 多类别分类 | 多标签分类 |
|---|---|---|
| 准确率（Accuracy） | 严格匹配（预测类别 = 真实类别） | 子集准确率（所有标签完全匹配） |
| F1分数 | 宏平均/微平均F1（按类别计算） | 样本级平均F1（每个样本的标签组合计算） |
| Hamming Loss | 不适用 | 错误预测的标签比例（越小越好） |
多标签评估示例：
from sklearn.metrics import hamming_loss
y_true = [[1, 0, 1], [0, 1, 1]]
y_pred = [[1, 1, 0], [0, 0, 1]]
print(hamming_loss(y_true, y_pred)) # 输出 0.5（50%标签错误）
6. 解决多标签问题的技术
(1) 问题转换方法
- 二元关联（Binary Relevance）：为每个标签训练独立的二分类器。
- 标签组合（Label Powerset）：将多标签组合为单类别（可能类别爆炸）。
(2) 专用算法
- Classifier Chains：标签间建立依赖关系（序列预测）。
- 神经网络输出层：直接使用Sigmoid激活 + 二元交叉熵。
(3) 深度学习模型
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Densemodel = Sequential([Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),Dense(10, activation='sigmoid') # 10个可能标签
])
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
7. 总结
-
多类别分类：
- 核心：互斥类别，Softmax输出。
- 适用：必须单选的任务（如数字识别）。
-
多标签分类：
- 核心：非互斥标签，Sigmoid输出。
- 适用：多属性共存的任务（如图像标注）。
关键记忆点：
- 多类别用Softmax，多标签用Sigmoid。
- 多标签的评估更复杂（需关注部分匹配或Hamming Loss）。
- 两者可互相转换（如将多标签拆分为多个二分类问题）。