多标签分类

多标签分类是监督学习问题的一种，其中每个实例可以与多个标签相关联。这是单标签分类（即多类或二元分类）的扩展，旨在通过预测实例的所有相关标签来提高分类的准确性和全面性，广泛应用于图像标注、文本分类和推荐系统等领域。