マルチラベル、マルチクラスの分類タスクで問題に直面しています。サイズ 33000 のデータセットがあり、各サンプルには 104 クラスが含まれています。[1, 0, 1, 0, 0, …]、[0, 1, 1, 0, 1, …]、[1, 0, 0, 0] (それぞれlabel には少なくとも 1 つの要素 1 が含まれます)、[0, 0, 0, …]、[0, 0, 0, …] などの 16500 個のラベル (すべてのラベルのすべての要素が 0)。各クラスの pos_count を計算するとき、クラス 0 の数 pos_count_0 は、データセット内の各ラベルの最初の位置に表示される 1 の数です。クラス 1 の場合、pos_count_1 は 2 番目の位置にある 1 の数などです。その後、クラス 0 の pos_weight は (33000-pos_count_0)/pos_count_0、クラス 1 の pos_weight は (33000-pos_count_1)/pos_count_1 ? クラスの neg_count と pos_count がどのように計算されるか、少し混乱しています。