我有一个带有 K 个标签的多标签分类问题。理想情况下，我希望训练一个模型以最大限度地提高精确匹配的准确性，但我知道这种指标不适合这种任务。
我有一个函数，它接受预测的输出，例如y_pred= [1, 0, 1, 1, 1, 0]，然后计算一个值f_pred。
我不想尝试从预测值中获得精确匹配，而是想引入一个度量标准，使得平均绝对误差 (MAE) 定义为，
MAE = (f_true-f_pred)/f_true*100
被最小化。关于如何将最小化 MAE 的问题与多标签分类的原始问题联系起来的任何建议。
谢谢。