多标签分类

多标签分类是一种有监督的学习问题，其目标是为一个实例或对象分配一个或多个标签，如计算机、编程脚本或数字媒体的一个项目。它是人工智能的一种形式，使计算机或机器能够根据多个标准或标签对项目进行分类。这种类型的分类被用于计算机科学的许多领域，包括自然语言处理、图像识别和音乐分类。

多标签和其他形式的分类之间的主要区别是，多标签分类侧重于为一个实例或项目准确地分配所有相关的标签，而不是只分配一个。例如，在对一幅图像进行分类时，可以要求计算机分配 "狗 "和 "户外 "这两个标签来描述该场景。通过这样做，它就用两个标签而不是仅仅一个标签对图像进行了分类。

最常见的多标签分类任务是多类分类，其目的是为具有多个类别（标签）的物体或项目分配正确的标签。多类分类的一个例子是面部识别软件，它试图将 "脸 "这个标签分配给所有有脸的图像。

其他进行多标签分类的技术包括二元相关性，它将问题分为多个二元分类任务，以及等级基础方法，它使用排名的方法来有效地分配标签给对象或实例。

多标签分类代表了许多应用的宝贵工具，并越来越多地被用来使计算机更好地理解复杂的数据。凭借其使用多个标签对对象进行准确分类的能力，它被证明是一个强大的工具，在广泛的领域，从计算机视觉到自然语言处理、音乐识别等等。