Die Multi-Label-Klassifikation ist ein Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell darauf trainiert wird, mehrere Labels oder Klassen gleichzeitig einer Instanz zuzuordnen. Anders als bei der herkömmlichen Klassifikation, bei der jedes Objekt nur einer Klasse angehört (z.B. bei der binären Klassifikation oder der Multi-Klassen-Klassifikation), können in der Multi-Label-Klassifikation mehrere Labels gleichzeitig gültig sein. Dies macht das Verfahren besonders flexibel und nützlich für Anwendungen, in denen die Realität nicht durch exklusive Kategorien beschrieben werden kann.
Ein typisches Beispiel für die Multi-Label-Klassifikation ist die Bilderkennung. Ein Bild könnte beispielsweise sowohl eine Katze als auch einen Hund enthalten, und das Modell soll beide Objekte erkennen. Ebenso wird diese Technik in der Textanalyse eingesetzt, um mehrere Themen oder Emotionen in einem Text zu identifizieren. In der Medizin wiederum kann sie dazu dienen, mehrere Krankheiten oder Symptome gleichzeitig zu diagnostizieren.
Die Herausforderung bei der Multi-Label-Klassifikation liegt darin, die Beziehungen zwischen den verschiedenen Labels zu berücksichtigen. Traditionelle Algorithmen wie Support-Vektor-Maschinen (SVM) oder neuronale Netze müssen oft angepasst werden, um mit mehreren Labels umgehen zu können. Verbreitete Ansätze sind hierbei die One-vs-All-Methode, bei der jedes Label einzeln betrachtet wird, oder die Entwicklung spezieller Architekturen, die mehrere Ausgaben gleichzeitig produzieren können.
Die Bewertung von Multi-Label-Modellen erfolgt in der Regel mit speziellen Metriken wie dem Hamming-Loss oder dem Jaccard-Index, die die Übereinstimmung zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Labels berücksichtigen. Die Multi-Label-Klassifikation ist ein wichtiger Bestandteil moderner KI-Systeme und findet Anwendung in vielen Bereichen, von der Empfehlungssystemen bis hin zur medizinischen Diagnostik.