Partial Label Learning

Partial Label Learning是一种机器学习方法，旨在处理每个训练样本关联多个候选标签但只有一个真实标签的情况。其目标是通过算法识别和利用这些部分标签信息，提高模型的预测准确性和泛化能力。该方法在多标签分类问题中具有重要应用价值，特别是在标签获取成本高或存在不确定性的场景下，能够有效提升数据利用率和模型性能。