Extremes multiklassen-Klassifikation

Extreme Multi-Label-Klassifizierung ist ein überwachtes Lernproblem, das Situationen behandeln soll, in denen jede Instanz mit mehreren Labels assoziiert sein kann. Die Hauptausforderungen dieser Aufgabe liegen in der ungleichen Verteilung der Labels und der großen Anzahl von Labelkategorien innerhalb des Datensatzes. Durch effektives Bewältigen dieser Herausforderungen kann Extreme Multi-Label-Klassifizierung die Genauigkeit und Effizienz von groß angelegten Klassifizierungsaufgaben erheblich verbessern, was sie besonders wertvoll macht, insbesondere in den Bereichen Empfehlungssysteme, Informationsabruf und Natürliche Sprachverarbeitung.