部分ラベル学習

部分ラベル学習は、各訓練サンプルが複数の候補ラベルと関連付けられているが、その中で1つだけが真のラベルであるような状況を扱うための機械学習手法です。この手法の目的は、アルゴリズムを通じてこれらの部分的なラベル情報を特定し、活用することで、モデルの予測精度と汎化能力を向上させることです。この方法は、特にラベルの取得コストが高かったり不確実性がある場合のマルチラベル分類問題において、データの利用効率とモデル性能を大幅に向上させる可能性を持っています。