マルチラベル分類は、各入力ドキュメントを一連のラベルに割り当てるようにモデルがトレーニングされる教師あり学習問題です。各ドキュメントには 1 つ以上のラベルが関連付けられます。これは、特定の入力内の各項目に 1 つのラベルを割り当てるだけのマルチクラス分類とは異なります。
マルチラベル分類は、オブジェクトのクラスが階層化されている場合に使用できます。たとえば、車の画像を分類する場合、「車両」と「自動車」というラベルに配置できます。ここで、ラベル「car」は、より一般的なラベル「vehicle」のサブラベルです。階層ラベルを使用したマルチラベル分類により、特定のラベルをより具体的にすることができます。
マルチラベル分類では、複数のラベルを使用でき、特定のアイテムに関連付けられたすべてのラベルに基づいてマシンが選択できるため、複雑なデータを分類する場合もより正確になります。たとえば、車両の写真を分類する場合、マルチラベル分類を使用すると、マシンは「車」、「オートバイ」、「トラック」などのラベルに基づいて選択を行うことができます。
マルチラベル分類は、ニュース記事などのテキストベースの分類タスクでも使用できます。ここでは、特定の記事を、記事のトピック、関連する地域、さらにはテキストで表現された感情のラベルを使用して分類できます。
ラベル付きデータの大規模なデータセットの可用性と可用性も増加するにつれて、マルチラベル分類の人気が高まっています。データに複数のラベルを割り当てるマルチラベル分類の機能を利用することで、より高い精度を達成できます。
