Apprentissage avec Étiquettes Partielles

L'apprentissage à étiquettes partielles est une approche d'apprentissage automatique conçue pour gérer des situations où chaque échantillon d'entraînement est associé à plusieurs étiquettes candidates, mais seule l'une d'elles est l'étiquette vraie. Son objectif est d'identifier et d'exploiter ces informations d'étiquettes partielles grâce à des algorithmes afin d'améliorer la précision prédictive et la capacité de généralisation du modèle. Cette méthode présente une valeur d'application importante dans les problèmes de classification multi-étiquettes, en particulier dans des scénarios où le coût d'obtention des étiquettes est élevé ou où il existe des incertitudes, car elle peut améliorer efficacement l'utilisation des données et les performances du modèle.