La classificazione multi-etichetta è una tecnica di apprendimento supervisionato in cui un singolo esempio di output può appartenere a più di una classe. Questa tecnica è utile per le attività che implicano l'assegnazione di più etichette a un esempio di input. Ad esempio, un'attività potrebbe richiedere la previsione di tutte le etichette che descrivono i contenuti di un'immagine come &quot;sport&quot;, &quot;all'aperto&quot;, &quot;al chiuso&quot;. Tali attività possono essere risolte da modelli di classificazione multietichetta costituiti da più classificatori che gestiscono ciascuno un'etichetta. L'esempio di input viene prima classificato da un modello di base che prevede le etichette più probabili. Successivamente, il modello sceglie le etichette che hanno un punteggio di confidenza superiore a una certa soglia. Il modello di classificazione multi-etichetta può apprendere correlazioni tra etichette correlate e può persino prevedere strati di etichette come una tassonomia.
Spiegare il concetto di classificazione multietichetta.