Clasificación Multietiqueta

Es un tipo de problema de aprendizaje supervisado en el que una instancia puede pertenecer simultáneamente a múltiples categorías o etiquetas, en lugar de solo una.

A diferencia de la clasificación tradicional de una sola etiqueta, requiere diseñar modelos que puedan manejar la predicción de conjuntos de salidas.

Se utiliza comúnmente en aplicaciones como etiquetado de texto, reconocimiento de imágenes o recomendación de contenido, donde un único elemento debe estar asociado con varios atributos.

Las técnicas usadas en estos problemas incluyen algoritmos como árboles de decisión, redes neuronales o métodos de aprendizaje multi-etiqueta especializados.

Algunas estrategias comunes incluyen transformar el problema en múltiples tareas de clasificación binaria o adaptaciones específicas del modelo para trabajar directamente en el espacio de etiquetas múltiples.