当有多个正确标签时，如何训练机器学习分类模型？

Question

我有一个包含 20 个特征和 8 个可能标签的简单数据集。然而，对于某些记录，可能有不止一个正确的标签。 我想训练这个模型，使预测的标签是可能的标签之一。什么是实现这一目标的好方法？

示例：考虑以下记录：

[color: grey; legs:2; wings:2; mass: 120g;....]

一些记录被标记为“Sparrow”，而其他一些记录被标记为“Bird”。在测试期间，我不在乎这些标签中的哪一个被分配给记录，只要它是其中之一。

Answer 1

这当然取决于模型，但如果您使用具有交叉熵损失的神经网络，则完全有可能。通常情况下，标签是一个单热向量[0, ..., 0, 1, 0, ... 0]。它的概率解释是目标类是i，概率为1.0（以及所有其他类的0.0）。

没有什么能阻止您定义标签[0, ..., 0, 0.5, 0, ..., 0, 0.5, 0, ... 0]：正确的类是i，概率为0.5，j，概率为0.5。因此，模型知道这两个标签对于给定的输入都是正确的。模型训练好后，你甚至可以输出两个或更多类，例如所有概率高于threshold的类。或者您总是可以选择最大可能的类别，在这种情况下，可以选择任一类别。

请注意，此技巧（称为 soft classes）仅适用于 概率 模型，并非所有机器学习算法都是概率性的。所以模型的选择在这里很重要。