缺失标签

多标签学习中的缺失标签问题是指训练数据中标签信息不完整，导致标签-标签和标签-特征关系难以准确捕捉，从而影响模型性能。该任务旨在通过合理的方法填补缺失标签，提高模型在实际应用中的鲁棒性和准确性，尤其在大规模标签空间中具有重要应用价值。