让我们假设四个参与者（A、B、C 和 D）参加了五项运动挑战（例如游泳、跑步……）。我们的目标是预测每个挑战的每个参与者的位置。此外，假设我们有适当的预测器。我们知道每个位置（1 到 4）对于每个挑战都是独一无二的（只有一个获胜者......）。
我的问题：
我认为这个预测任务是一个多标签多输出分类，对吧？
是否有任何算法可以提供独特的预测（对于每个类别）。换句话说，该算法应该将每个人分类为一个唯一的类别（1 到 4）。显然，我们先验地知道相同的位置不太可能。
谢谢！
问候
“多标签多输出”分类任务的独特预测
数据挖掘
分类
多标签分类
多输出
2022-02-10 02:11:39
1个回答
2个问题。
- 我认为这个预测任务是一个多标签多输出分类，对吧？
是的。但是，如果您的数据允许，您可以考虑将这些联合分类任务分成单独的任务（即游泳时 A、B、C、D 等的位置是什么） 。
- 是否有任何算法可以提供独特的预测（对于每个类别）？
从概率的角度思考。最强（最具歧视性的一个）是对不同输出具有最高重叠概率的那个。因此，采用这些概率和“四舍五入”（如果模型高度不确定，可能会强制进行一些预测——这意味着，例如，他预测每个展示位置的 25%，这里应该使用一些其他启发式方法。例如，创建一个新变量说竞争对手在其他比赛中的表现如何等）这将提供独特的课程。