Mehrfach-Label-Klassifikation

Multi-Label-Klassifikation ist eine Form des überwachten Lernens, bei der jede Instanz mehreren Kategorien zugeordnet werden kann. Sie erweitert die Einzel-Label-Klassifikation (d.h. die Multi-Class- oder Binäre Klassifikation), um die Genauigkeit und den Umfang der Klassifikation zu verbessern, indem sie alle relevanten Labels für eine Instanz vorhersagt. Multi-Label-Klassifikation wird in verschiedenen Bereichen wie Bildannotierung, Textklassifikation und Empfehlungssysteme eingesetzt.