多标签分类 to 多个二分

从多标签分类（Multi-label classification）转换到多个二元分类（Binary Classification），可以将每个标签视为一个独立的任务来进行。假设我们有标签集L={l1, l2, ..., ln}，对于一个多标签样本x，它可能具有其中的一些标签。

1. **数据预处理**[^4]:
对于每一个标签li，我们可以创建一个新的特征向量，其长度等于标签数量n。如果样本x具有标签li，则对应的特征位置设为1，否则设为0。例如，如果x有标签l1和l3，则新特征向量为[1, 0, 1, 0, ...]。

2. **模型训练**[^5]:
- 使用多个独立的二元分类器，比如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树或者神经网络，每个分类器对应一个标签。
- 对于每个标签，训练一个单独的模型来预测样本x是否有该标签，预测结果通常是一个介于0和1之间的概率。

3. **预测阶段**[^6]:
- 对于新的输入样本，通过所有独立分类器得到的预测结果，判断哪个标签的概率超过阈值（通常是0.5，但可以根据任务需求调整），就认为样本具有该标签。

举个简单的Python示例，假设我们有一个多标签数据集`df`，列`labels`存储了多标签：

# 假设labels列是一个由逗号分隔的字符串
df['binary_labels'] = df.labels.apply(lambda x: [1 if label in x.split(',') else 0 for label in L])
# 现在我们有了n列(binary_labels_1, binary_labels_2, ..., binary_labels_n)，每一列代表一个标签

# 训练n个独立的逻辑回归模型
models = {label: LogisticRegression() for label in L}
for model, label in models.items():
    X_train_label = df['binary_labels_{}'.format(label)]
    y_train_label = (df.labels.str.contains(label)).astype(int)
    model.fit(X_train_label, y_train_label)

# 预测时，对每个标签应用相应的模型
predictions = {}
for sample in df['binary_labels']:
    pred_sample = {}
    for label, model in models.items():
        pred_sample[label] = model.predict([sample[label]])
    predictions[sample.index] = pred_sample