マルチラベル学習

マルチラベル学習（MLL）は、バイナリ分類や多クラス分類の問題を拡張し、データインスタンスに複数の可能なクラスラベルを同時に割り当てる手法です。各ラベルはデータインスタンスと特定の意味的な関連性を持っています。推薦システム、画像アノテーション、テキスト分類など、実用的な課題における広範な応用から、マルチラベル学習は研究の中心的な領域となっています。