问对于使用多类分类的新数据，我可以推荐前5个类吗？

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当然!这与从美国有线电视新闻网在ILSVRC-2012 (又称ImageNet)上训练的CNN返回典型的前5名没有什么不同。你的模型将按照正确的可能性来建议诊断。

然而，请注意，这些前五个标签可能不能反映您的真实标签集合:它们是前五个个人猜测，而您的经验性票据有一组相关的标签。

如果让相关的潜在原因一起出现在前5个评估中很重要，那么您需要在训练数据中包括多个标签。

例如，考虑数据库中的一些票证：

Problem   Labels   Actual Cause (training label)
   1     A B C D       A
   2       B C         B
   3       B C   E     E
   4     A B C         C

现在，考虑一个输入到您的训练模型的输入，其特征类似于问题1和4。我想您的模型将返回前两个原因A和C。尽管B与C密切相关，但如果它没有出现在您的“前5名”列表中，这有什么关系吗

如果你希望这些“原因集群”反映在前5名的列表中，那么你需要在训练中包括多个标签。如果您的目的是仅建议票证历史的经验结果，那么仅针对实际诊断进行培训会更好。