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Machine learning 我如何才能告诉一个多类分类器，这两个类别是密切相关的，因此它们之间的错误分类不应该受到惩罚？

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Machine learning 我如何才能告诉一个多类分类器，这两个类别是密切相关的，因此它们之间的错误分类不应该受到惩罚？,machine-learning,scikit-learn,data-science,multiclass-classification,Machine Learning,Scikit Learn,Data Science,Multiclass Classification,我有一个电子商务网站的多类别分类问题，有将近2000个类别。类别横跨时尚、电子、家电等，其中一些类别彼此密切相关。例如，考虑配对： [电动搅拌机、食品加工机] [唇彩、口红]等。 我正在为此培训一个多类一对所有分类器。我的问题是，如何将这些信息传递给分类器，以便在密切相关的对之间进行错误分类 为此，您必须在编写自定义损失函数时指定它。这与尝试在课堂上应用不同权重的理念相同 我发现此代码可以用于您的案例（使用keras）： 如果您根本不想惩罚这种混淆，那么将它们合并为一个类是一样的 为什么你要训

我有一个电子商务网站的多类别分类问题，有将近2000个类别。类别横跨时尚、电子、家电等，其中一些类别彼此密切相关。例如，考虑配对： [电动搅拌机、食品加工机] [唇彩、口红]等。
我正在为此培训一个多类一对所有分类器。我的问题是，如何将这些信息传递给分类器，以便在密切相关的对之间进行错误分类

为此，您必须在编写自定义损失函数时指定它。这与尝试在课堂上应用不同权重的理念相同

我发现此代码可以用于您的案例（使用keras）：

  • 如果您根本不想惩罚这种混淆，那么将它们合并为一个类是一样的
  • 为什么你要训练一对所有分类器？在大多数情况下，最好使用多类分类器
  • 您可以将高级分类器（用于预测类别）的结果与几个低级分类器链接，以预测特定的子类别）
    • 我能问你一个问题吗？为什么不预先定义它并总结这两个类别？