Teilbeschriftungslernen

Partielle Label-Lernverfahren sind ein maschinelles Lernansatz, der darauf ausgelegt ist, Situationen zu bewältigen, in denen jedem Trainingsbeispiel mehrere potenzielle Labels zugeordnet sind, von denen jedoch nur eines das korrekte Label ist. Das Ziel besteht darin, diese partiellen Label-Informationen durch Algorithmen zu identifizieren und zu nutzen, um die prädiktive Genauigkeit und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Diese Methode hat einen hohen Anwendungswert in multilabel-Klassifikationsproblemen, insbesondere in Szenarien, in denen die Kosten für die Erhaltung von Labels hoch sind oder Unsicherheiten bestehen, da sie die Datennutzung und die Modellleistung effektiv erhöhen kann.