多标签分类ML-kNN与KNN

Question

这可能是一个愚蠢的问题，但我只是想知道在scikit.ml中实现的ML-KNN和scikit learn的KNeighborsClassifier之间的区别是什么。根据sklearn's docs的说法，KNeighborsClassifier支持多标签分类。然而，ML-KNN是KNN，适用于多标签分类，构建在sklearn基于其docs的架构之上。

在搜索示例多标签问题时，MLkNN通常会出现，但我不知道使用它是否比sklearn的基本实现有任何优势，如果它已经支持它的话。这只是sklearn方面的后期适应，还是在实现方面有更多的差异？

任何意见都是值得感谢的。谢谢!

Answer 1

scikit multilearn的ML-KNN实现是scikit learn的KNeighborsClassifier的改进版本。它实际上是建立在它之上的。在找到训练数据中的k个近邻后，使用最大后验概率原则标记一个新的实例，以获得更好的性能。此外，由于它在内部使用SciPy稀疏矩阵库对稀疏矩阵进行操作，因此它具有很高的内存效率。更多信息here和here。