マルチラベル - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」マルチラベル (multi-label)† マルチラベル分類問題は，多クラス分類と同様に，クラスのとりうる値の数（定義域の大きさ）が3以上．しかし，通常の多クラス分類では，各事例はどれか一つのクラスに分類される．一方，マルチラベル分類では，一つの事例が複数のクラスに同時に分類されうる． 例えば，Webページを分類を考えたとき，機械学習について書かれたページを「機械学習」と「統計」の両方のクラスに同時に分類する． クラスの定義域を \(\mathcal{C}\) とすると，多クラスの訓練事例は \((c_i\in\mathcal{C},\mathbf{x_i})\) の形式だが，マルチラベルでは定義域の部分集合を使った \((C\subseteq\mathcal{C},\mathbf{x}_i)\) の形式． ↑ 解法† 文献1で照会された問題を変換する方法を紹介 binary releva
