请问有没求偏多标签数据集yeast,reference,recreation,scene,health数据集。

Question

请问有没有人出一下偏多标签数据集的构造过程？求偏多标签数据集yeast,reference,recreation,scene,health数据集。实在是自己不会把多标签数据集构造成一个偏多标签数据集 。需要帮助，实在是自己构造的偏多标签数据集质量太差了。

Answer 1

该回答结合ChatGPT4o及杨同学*共同作答, 如有帮助，还请采纳。
构造偏多标签数据集是一项挑战性的任务，特别是当涉及多个领域如酵母（yeast）、参考（reference）、娱乐（recreation）、场景（scene）和健康（health）等。以下是一个一般性的步骤和策略，帮助你构造高质量的偏多标签数据集。

一、偏多标签数据集定义

在偏多标签数据集中，某些标签比其他标签出现得更频繁。这种不均衡的标签分布可以用于模拟真实世界中的某些情况。

二、构造步骤

1. 数据收集

• 酵母数据集（Yeast dataset）：可以从UCI机器学习库下载。
• 其他数据集：可以从Kaggle、UCI等开放数据集平台上获取。

2. 数据预处理

• 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
• 标签处理：将标签转换为二进制格式。

3. 偏标签生成

为了构造偏多标签数据集，可以通过以下几种方法：

1. 标签抽样法：

   • 过采样：对于某些标签，增加它们的出现频率。
   • 欠采样：对于其他标签，减少它们的出现频率。

2. 加噪法：

   • 人为增加某些标签的噪音，模拟标签不均衡。

3. 分组重采样：

   • 将数据分成多个组，每个组内的标签分布不同。

4. 数据集划分

• 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
• 确保在每个子集中保持偏标签的分布。

三、代码示例

以下是一个使用Python和scikit-learn库的示例代码，展示如何对标签进行偏分布处理。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

# 加载Yeast数据集
yeast = fetch_openml(name='yeast', version=4)
X = yeast.data
y = yeast.target

# 将标签转换为二进制格式
mlb = MultiLabelBinarizer()
y_bin = mlb.fit_transform(y)

# 过采样某些标签
def oversample_labels(X, y, label_indices, factor):
    oversampled_X, oversampled_y = [], []
    for i in range(X.shape[0]):
        if any(y[i][idx] for idx in label_indices):
            oversampled_X.extend([X[i]] * factor)
            oversampled_y.extend([y[i]] * factor)
        else:
            oversampled_X.append(X[i])
            oversampled_y.append(y[i])
    return np.array(oversampled_X), np.array(oversampled_y)

# 偏多标签处理
label_indices_to_oversample = [0, 1]  # 选择需要过采样的标签索引
oversample_factor = 5  # 过采样倍数
X_oversampled, y_oversampled = oversample_labels(X, y_bin, label_indices_to_oversample, oversample_factor)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_oversampled, y_oversampled, test_size=0.2, random_state=42)

# 转换为DataFrame方便查看
train_df = pd.DataFrame(X_train)
train_df['labels'] = list(y_train)

test_df = pd.DataFrame(X_test)
test_df['labels'] = list(y_test)

print(train_df.head())

四、具体数据集资源

• Yeast数据集：可以从UCI Machine Learning Repository下载。
• 其他数据集：
  • Reference: 例如CiteSeerX数据库。
  • Recreation: 例如MovieLens电影推荐数据集。
  • Scene: 例如MS COCO数据集。
  • Health: 例如MIMIC-III临床数据库。

五、结论

构造高质量的偏多标签数据集需要对数据集的深刻理解和精心的处理。通过过采样、欠采样和加噪等方法，可以有效地生成具有偏标签分布的数据集。在具体实现过程中，可以根据实际需求调整各个步骤和参数。

希望这些步骤和代码示例能帮助你构造高质量的偏多标签数据集。如果有进一步的问题或需要具体的数据集，可以继续沟通。