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Scikit learn 可以使用sklearn'；一个热编码多标签分类上的s套袋分类器？

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Scikit learn 可以使用sklearn'；一个热编码多标签分类上的s套袋分类器？,scikit-learn,classification,multilabel-classification,Scikit Learn,Classification,Multilabel Classification,我有10个标签的分类问题。 这些类是这样热编码的 Label 1 | Label 2 | .... | Label n 1 | 0 | .... | 1 0 | 1 | .... | 1 .... 当我创建一个简单的打包分类器时 bagging = BaggingClassifier(LogisticRegression) bagging.fit(X_train, y_train) 我在fit上收到此错误： ValueError: y shou

我有10个标签的分类问题。 这些类是这样热编码的

Label 1 | Label 2 | .... | Label n
1       | 0       | .... | 1
0       | 1       | .... | 1
....
当我创建一个简单的打包分类器时

bagging = BaggingClassifier(LogisticRegression)
bagging.fit(X_train, y_train)
我在fit上收到此错误：

ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (14246, 10) instead.
现在我想我明白了它想要什么，也明白了它的意思。 我应该有y，而不是上面这样

Target
Label 1
Label 5
....
但我有多个输出 这不可能吗？ 我的记忆可能会欺骗我，因为我没有在网上找到任何东西，但我想我以前在多标签多类上使用过它

谢谢你指点我的误解