R中的多标签分类

Question

R中的多标签分类

rmachine-learningknnmultilabel-classification

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我有一个包含28个变量（13个标签和15个特征）的训练数据集。还有一个15个特征的测试数据集，需要根据这些特征预测标签。我为所有13个标签分别创建了KNN分类器。

是否有可能将这13个独立的标签KNN分类器合并成一个多标签分类器？

我当前用于单个标签的代码：

library(class)
train_from_train <- train[1:600,2:16] 
target_a_train_from_train <- train[1:600,17] 
test_from_train <- train[601:800,2:16]
target_a_test_from_train <- train[601:800,17] 
knn_pred_a <-knn (train = train_from_train, test = test_from_train, cl= target_a_train_from_train, k = 29) 
table(knn_pred_a, target_a_test_from_train)
mean(knn_pred_a != target_a_test_from_train) 
knn_pred_a_ON_TEST <-knn (train = train[,2:16], test = test[2:16], cl= train[,17], k = 29) 
knn_pred_a_ON_TEST

我搜索了互联网和软件包，发现mldr似乎是一个选项，但是我没能将其适应到我的需求。

- Abhijeet

你能添加KNN的代码吗？理论上讲，最近邻居的选择可以被组合起来。然而，https://dev59.com/eG025IYBdhLWcg3whGSx - CAFEBABE

@CAFEBABE抱歉格式不太好。等等。 "a" 是我第一个KNN分类器的标签。它表示细菌种类的存在（0/1）。 - Abhijeet

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- CAFEBABE · Accepted Answer

您可以使用ARNN软件包来实现这一点。但是，据我所知，它不是完全准确的。

library(RANN)
library(reshape2)

####
## generate some sample data and randomize order
iris.knn <- iris[sample(1:150,150),]
#add a second class
iris.knn["Class2"] <- iris.knn[,5]=="versicolor"
iris.knn$org.row.id <- 1:nrow(iris.knn)
train <- iris.knn[1:100,]
test <- iris.knn[101:150,]
##
#####
## get nearest neighbours
nn.idx <- as.data.frame(nn2(train[1:4],query=test[1:4],k=4)$nn.idx)
## add row id
nn.idx$test.row.id <- test$rowid

#classes and row id
multiclass.vec <- data.frame(row.id=1:150,iris.knn[,5:6])
#1 row per nearest neighbour
melted <-melt(nn.idx,id.vars="row.id")
merged <- merge(melted,multiclass.vec, by.x = "value",by.y="org.row.id")
#aggrgate a single class
aggregate(merged$Species, list(merged$row.id), function(x) names(which.max(table(x))))

 #### aggregate for all classes
 all.classes <- melt(merged[c(2,4,5)],id.vars = "row.id")
 fun.agg <- function(x) {
               if(length(x)==0){
                 ""  #<-- default value adaptation might be needed.
               }else{
                 names(which.max(table(x)))
               }
 }
 dcast(all.classes,row.id~variable, fun.aggregate=fun.agg,fill=NULL)

我只对一个类进行了聚合。要同时对所有类执行此步骤，需要进行另一次融合操作，这会使代码变得相当混乱。