Multi-label classification is a type of classification task where each instance can be assigned multiple labels from a set of possible labels. This means that instead of assigning just one label to each instance, the model can predict multiple labels that are relevant to the input data. This is different from traditional single-label classification where each instance is assigned only one label. Multi-label classification is commonly used in tasks where instances can belong to multiple categories simultaneously, such as image tagging, text categorization, and music genre classification.
Víceštítková klasifikace je technika učení s učitelem, kde jediný výstupní příklad může patřit do více než jedné třídy. Tato technika je užitečná pro úkoly, které zahrnují přiřazení více štítků k vstupnímu příkladu. Například úkol může vyžadovat předpovídání všech štítků, které popisují obsah obrázku, jako jsou „sport“, „venkovní“, „vnitřní“. Takové úkoly lze řešit víceštítkovými klasifikačními modely, které se skládají z několika klasifikátorů, z nichž každý zpracovává jeden štítek. Vstupní příklad je nejprve klasifikován základním modelem, který předpovídá nejpravděpodobnější štítky. Následně jsou štítky, které mají skóre spolehlivosti nad určitým prahem, vybrány modelem. Víceštítkový klasifikační model může naučit korelace mezi souvisejícími štítky a dokonce předpovídat vrstvy štítků jako taxonomie.