Spiega il concetto di classificazione multi-etichetta.
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 compiti che prevedono l'assegnazione di più etichette a un esempio di input. Ad esempio, un compito può richiedere di prevedere tutte le etichette che descrivono i contenuti di un'immagine come "sport", "all'aperto", "al chiuso". Tali compiti possono essere risolti da modelli di classificazione multi-etichetta che sono composti 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, le etichette che hanno un punteggio di confidenza sopra una certa soglia vengono scelte dal modello. Il modello di classificazione multi-etichetta può apprendere le correlazioni tra le etichette correlate e può persino prevedere strati di etichette come una tassonomia.