问题描述
我正在对文本数据训练逻辑回归分类器。我发现我的许多数据点都有不止一个目标类。是否可以修改我的模型以根据数据输出一个以上的类。 我计划将训练集中的多类数据点拆分为不同的类（即，如果一个 x 有 3 个类，我会将文本拆分为三个，以便每个不同的文本都有一个与之关联的唯一类）。然后当我对测试数据进行预测时，我是否会输出 n 个类，使得
概率(Class_1)+概率(Class_2)+...+概率(Class_n)>0.95
我将为此使用 LogisticRegression 的 prdict_proba 方法。 这是这样做的正确方法吗？非常感谢您的帮助。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）