多ラベル分類
マルチラベル classification is a type of 機械学習 task where each instance (or data point) can be associated with multiple labels or categories at the same time. This is different from traditional single-label classification, where each instance is assigned only one label from a predefined set.
In multi-label classification, the goal is to predict a set of labels for each input based on its features. For example, consider an 画像分類 task where an image can contain multiple objects, such as a dog and a cat. In this case, the model would need to identify both labels as present in the image.
マルチラベル分類の問題は、さまざまなアプリケーションで見られます。
- テキスト分類では、ドキュメントが複数のトピックに属することがあります。
- 画像タグ付けでは、画像に複数のキーワードをタグ付けできます。
- 医療 診断では、患者が複数の同時疾患を持つ場合があります。
マルチラベル分類を効果的に処理するために、さまざまな algorithms 手法や技術が用いられます。代表的なアプローチには次のようなものがあります。
- Binary Relevance： Treating each label as a separate 二値分類 問題として扱う。
- Classifier Chains： Building a chain of binary classifiers, where each classifier considers its predecessors’ predictions.
- Label Powerset： Treating each unique set of labels as a single label in a マルチクラス分類 問題として扱う。
評価指標 for multi-label classification are also different from single-label tasks. Common metrics include Hamming Loss, F1 Score, and Jaccard Index, which help assess the model’s performance based on label predictions.