Fehlende Labels

Das Problem der fehlenden Labels im Multi-Label-Lernen bezieht sich auf unvollständige Label-Informationen in den Trainingsdaten. Dies erschwert die genaue Erfassung der Beziehungen zwischen den Labels und zwischen den Labels und den Features, was die Modellleistung beeinträchtigt. Die Aufgabe besteht darin, durch angemessene Methoden die fehlenden Labels zu ergänzen, um die Robustheit und Genauigkeit des Modells in praktischen Anwendungen zu verbessern, insbesondere in großen Label-Räumen, wo dies einen erheblichen Wert hat.