最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-label classification)的任务，必须要强调的是多标签（multi-label）分类任务 和 多分类(multi-class)任务的区别：
- 多标签分类任务指的是一条数据可能有一个或者多个标签，举个例子：比如一个病人的体检报告，它可能被标记上，高血压，高血糖等多个标签。
- 多分类任务指的是一条数据只有一个标签，但是标签有多种类别。机器学习中比较经典的iris鸢尾花数据集就是标准的多分类任务，一条数据喂给模型，模型需判断它是3个类别中的哪一个。
这里笔者强调一下多标签分类任务的两个特点：
- 类别标的数量是不确定的，有些样本可能只有一个类标，有些样本可能存在多个类别标签。
- 类别标签之间可能存在相互依赖关系，还是拿我上述的例子来说：如果一个人患有高血压，他有心血管疾病的概率也会变大，所以高血压这个label和心血管疾病的那些labels是存在一些依赖关系的。
多标签分类算法简介
多标签分类算法比较常用的有ML-KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML等。我就不多介绍这些基于传统机器学习的方法，感兴趣的同学可以自己去研究。这里主要介绍如何采用深度学习模型做多标签分类任务，首先我们必须明确一下多标签分类模型的输入和输出。
模型输入输出
假设我们有一个体检疾病判断任务：通过一份体检报告判断一个人是否患有以下五种病：有序排列——[高血压，高血糖，肥
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