决策树分类器，多标签输出答案

【问题标题】：Decision tree classifier,multilabel output决策树分类器，多标签输出
【发布时间】：2018-12-31 18:24:47
【问题描述】：

决策树支持多标签分类对吗？我的y 标签是[['brufen','amoxil'],['brufen'],['xanex']] 类型。现在y 标签可以是 sklearn 文档中提到的list of list of labels 类型，那么为什么它会给我未知标签类型的错误？

这个错误的解决方式应该是列表的长度应该是一致的，但是除了一个热编码之外我应该如何处理这个问题呢？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 scikit-learn

【解决方案1】：

您需要先将标签转换为标签指示符格式。然后您可以将它们与决策树一起使用。

对于转换，您可以使用MultiLabelBinarizer。

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()

y_converted = mlb.fit_transform([['brufen','amoxil'], ['brufen'], ['xanex']])
# Output: array([[1, 1, 0],
#                [0, 1, 0],
#                [0, 0, 1]])

mlb.classes_
# OutPut: array(['amoxil', 'brufen', 'xanex'], dtype=object)

现在在决策树中使用这个y_converted，而不是原来的y。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据这里的信息：https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multioutputclassifier

您可以将sklearn.multioutput.MultiOutputClassifier 与决策树一起使用以获得多标签行为。如果我理解正确，它会在内部为每个标签创建一个单独的树。

【讨论】：