機器學習方法
多標籤學習（Multi-label Learning）是一種機器學習方法，適用於每個樣本可能屬於多個類別（或標籤）的情況。
在多標籤學習中，與傳統的多分類任務不同，類別之間可以是有關聯的，而不是互斥的。例如，一部電影可能會有「科幻」和「動作」這兩個標籤，表明它同時包含了這兩種元素。多標籤學習在處理圖像、文本或任何其他類型的數據時非常有用，其中單個樣本可以合理地對應於多個類別。
多標籤學習可以看作是多任務學習的一種形式，因為它涉及到同時預測或學習多個目標（即標籤）。這與傳統的多分類學習形成對比，後者假設每個樣本只屬於一個類別。
在多標籤學習中，一個關鍵挑戰是處理標籤之間的複雜關係和數據的不平衡性，即某些標籤的樣本數量可能遠多於其他標籤。此外，由於一個樣本可以屬於多個類別，隨著類別數量的增加，需要預測的標籤組合數量呈指數級增長，這增加了學習的難度。為了解決這些問題，研究者提出了各種方法，包括問題轉換法和標記增強技術，前者將多標籤分類問題轉化為多個單標籤分類問題，後者通過挖掘訓練樣本中隱含的標記重要性差異信息來提升預測精度。