多標籤學習的利器——MLkNN

一、 MLkNN是什麼

1、MLkNN全稱為Multi-Label k-Nearest Neighbor。它是一種基於kNN算法的多標籤分類算法。

2、其思想是將每個標籤看作一維空間，在這個N維空間中，將每個樣本看作一個點，儘可能保證樣本點與其所屬的N個標籤點的距離比離其它標籤點更近，從而將樣本分類。

3、MLkNN算法的主要思路是對每個標籤獨立運用k-NN算法確定該標籤的可能取值範圍。而對於每個標籤來說，所確定的可能取值範圍可以是任何子集。

二、 MLkNN的實現原理

1、首先，利用訓練數據建立一個多標籤模型。同時，構建一個詞典，其中包含了每個標籤的所有可能取值。

from skmultilearn.adapt import MLkNN
from sklearn.metrics import accuracy_score

model = MLkNN(k=20)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy = ", accuracy_score(y_test, predictions))

其中，k是最近鄰的數目。建模時需要輸入權重改變策略，有標籤計數、平等、對數等多種選項。

2、模型得出多個相似度值時，則取目標值最大的標籤作為預測的分類。

y_train_pred = model.predict_proba(X_train)
y_test_pred = model.predict_proba(X_test)

三、 MLkNN的優缺點

1、優點：
1.1 適用於訓練集的數據量較大，但標籤數相對不大的情況，例如文本分類、圖片標註等任務；
1.2 準確度較高，尤其針對單標籤，使得模型的泛化能力較好；
1.3 比起傳統機器學習算法，運行時間較短；
1.4 將訓練階段和測試階段的計算分開，可以並行計算，這使得算法的效率更高。

2、缺點：
2.1 MLkNN模型對數據集的特徵較為敏感，因此需要利用一些特徵選擇的方法來進行降維；
2.2 MLkNN的計算方式在訓練集非常大時，計算量較大；
2.3 對於標籤取值的不平衡情況，模型的表現較為糟糕，需要進行平衡處理。

四、 MLkNN的應用案例

1、文本分類：MLkNN主要應用於文本的多標籤分類。例如，為文章標註多個標籤，使其最終能夠被準確分類至目標標籤中。

2、音樂分類：利用MLkNN算法，對音樂集合進行分類，既可以從風格的角度劃分，也可以從情感色調的角度進行劃分。

3、視頻分類：針對大量的視頻標籤進行分類，例如對視頻屬性進行標註（如情感、性別、年齡、場景等）。

import numpy as np
from skmultilearn.dataset import load_dataset
from skmultilearn.model_selection import iterative_train_test_split
from skmultilearn.adapt import MLkNN
from sklearn.metrics import accuracy_score

X, y = load_dataset('scene')
X_train, y_train, X_test, y_test = iterative_train_test_split(X, y, test_size = 0.2)
model = MLkNN(k=20)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy = ", accuracy_score(y_test, predictions))