我有一个我认为特殊的问题，我正在尝试获取可能重叠的产品属性。
在我的情况下，考虑到标题、制造商和描述，我需要知道产品是牛仔裤还是其他什么，更进一步，是紧身牛仔裤还是其他类型的牛仔裤。通过sci工具包练习，我似乎一次只能预测一个类别，这不适用于我的情况，有什么关于如何解决这个问题的建议吗？
我现在想的是每个类别的训练数据，例如：
Jeans = ['desc of jeans 1', 'desc of jeans 2']
Skinny Jeans ['desc of skinny jeans 1', 'desc of skinny jeans 2']
有了这些训练数据，我会询问给定未知产品的概率，并期望得到这样的答案，以匹配的百分比表示：
Unknown_Product_1 = {
'jeans': 93,
'skinny_jeans': 80,
't-shirt': 5
}
我离基地很远吗？如果这是一条正确的道路，如果是，我该如何实现？
谢谢！
您可能正在描述一个称为多标签学习或多标签分类的任务。
该任务与标准分类任务之间的一个关键区别是，通过学习标签之间的关系，有时可以获得比训练许多独立标准分类器更好的性能。