scikit-learn - 尽管标签相关性很强，为什么多标签性能结果与独立性能结果相同？

Question

我有一个包含 2 个标签的数据集，我知道这两个标签之间存在很强的相关性。但是，当我使用不考虑相关性的 scikit multilearn 二元相关性时，我得到的结果与考虑这些标签相关性的 Labelpowerset 分类器非常相似？对此有何评论？除了我使用http://scikit-multilearn.github.io/ 我不知道它有多有效？

Answer 1

我是 scikit-multilearn 的作者。为了回答您的问题，我需要查看标签组合图。两个标签产生 4 种组合，但如果组合 [1,0] 和 [0,1] 在 [0,0] 或 [1,1] 的情况下占主导地位，那么您可能会遇到 Label Powerset 无法正确学习相关案例的基分类器。它还取决于您使用哪种方法来验证性能？