machine-learning - 在 scikit-learn 中，多标签模型的得分优于具有二元标签的相同模型

Question

我有一个 scikit-learn 模型，它简化了一点，如下所示：

clf1 = RandomForestClassifier()
clf1.fit(data_training, non_binary_labels_training)
prediction1 = clf1.predict(data_testing)


clf2 = RandomForestClassifier()
binary_labels = label_binarize(non_binary_labels_training, ["a", "b", "c"])
clf2.fit(data_training, binary_labels)
prediction2 = clf2.predict(data_testing)

f1_score1(non_binary_labels_testing, prediction1))
f1_score2(binary_labels_testing, prediction2))

现在，f1_score1总是比f1_score2。换句话说，多类标签比二元标签（从相同的多类标签生成）得分更高。有什么原因吗？这是预期的吗？

我有大约 70 个训练和测试文件和 36 个类（不是上面示例中的三个）。

Answer 1

似乎当您对标签进行二值化时，随机森林可以一次预测多个标签，而在初始情况下仅预测最可能的标签。F1分数对此很敏感。

UPD：我错了。我已经对其进行了测试，在我的情况下它总是只返回一个标签，但分数仍然很差。

UPD2：我并没有我想的那么错。sum(sum(prediction2)) 似乎小于 len(prediction)，因此某些行中应该有 0。