我在使用scikit-learn进行文本分类任务，我想了解是否有机器学习技术可以使用一对一、互斥的方式进行标签映射。

例如，假设我想根据城市对三份文档进行标记，可选的标签是纽约、底特律和洛杉矶。我的文档分别是“大苹果”、“大城市”和“天使之城”。假设在这个例子中，“天使之城”最接近洛杉矶，而“大苹果”和“大城市”都最接近纽约。但是，我想让一个映射到纽约（因为假设“大苹果”更适合），另一个映射到底特律，因为纽约标签已被使用，底特律是剩下的唯一选择，尽管它在某种程度上也合适。

我想告诉预测器，如果它已经使用了一个标签，就不能再次使用它，因此它需要对该标签做出最佳猜测，因为它只能使用一次。

scikit-learn或其他库是否有处理这种一对一（且仅此一对一）的文本分类功能，就像我希望的那样？

回答：

为了实现这种功能，我建议你这样做：

我假设在你的文本分类算法中，你为每个文档获得了每个标签的概率得分。

例如：

  文档            "大苹果"       "大城市"       "天使之城"      标签
       "纽约"        0.45           0.45            0.1
    "底特律"         0.4            0.5             0.1
  "洛杉矶"         0.15           0.05            0.8

你现在可能已经明白我的意思了。

使用argmax函数（返回每个文档概率最大的标签）。

在这种情况下，argmax函数将为文档“大苹果”和“大城市”返回标签“纽约”，为文档“底特律”返回标签“大城市”，为文档“天使之城”返回标签“洛杉矶”。

由于在这种情况下分配标签“纽约”给文档时存在冲突（我宁愿不称之为冲突），因为你需要一对一的映射，所以我建议你转到下一个标签。标签“大城市”可以明确分配给文档“底特律”，因为它具有最大的概率（匹配），然后你从可能的标签集中移除标签“底特律”（剩余标签 -> “纽约”和“洛杉矶”）。然后你继续到下一个标签“洛杉矶”，argmax函数告诉你文档“天使之城”具有最高的概率（最大匹配）拥有标签“洛杉矶”。然后你从剩余标签中移除标签“洛杉矶”。此时，剩余标签 -> “纽约”。然后你转到下一个标签“纽约”，发现它只能分配给“大苹果”，这样你就实现了文档和标签之间的一对一映射。

我之前用两种方式做过这种操作，通过随机分配标签给文档来打破平局，或者通过计算下一个标签的概率来打破平局。这种技术也被用于决策树算法中，在树的给定层次寻找最合适的属性。它被称为该属性的熵或信息增益。这种实现是ID3决策树算法中信息增益的一个简化版本。

关于ID3决策树算法的更多信息，请点击这里。