 Expliquer le concept de classification multi-étiquettes.
La classification multi-étiquettes est une technique d'apprentissage supervisé dans laquelle un seul exemple de sortie peut appartenir à plusieurs classes. Cette technique est utile pour les tâches qui impliquent l'attribution de plusieurs étiquettes à un exemple d'entrée. Par exemple, une tâche peut nécessiter de prédire toutes les étiquettes décrivant le contenu d'une image, telles que \u201csports\u201d, \u201coudoors\u201d, \u201cindoors\u201d. Ces tâches peuvent être résolues par des modèles de classification multi-étiquettes qui sont constitués de plusieurs classificateurs qui gèrent chacun une étiquette. L'exemple d'entrée est d'abord classé par un modèle de base qui prédit les étiquettes les plus probables. Par la suite, les étiquettes qui ont un score de confiance supérieur à un certain seuil sont choisies par le modèle. Le modèle de classification multi-étiquettes peut apprendre des corrélations entre des étiquettes liées et peut même prédire des couches d'étiquettes comme une taxonomie.