hierarchical multi-label classification

层次式多标签分类是一种常见的机器学习问题，它旨在为每个输入样本分配一个或多个标签。与传统的多标签分类不同，层次式多标签分类考虑了标签之间的层次关系，即标签可以按照一定的层次结构组织起来，上下层标签之间存在一定的从属关系。例如，对图片的分类可以是“动物”→“哺乳动物”→“大熊猫”，这种关系可以被用来帮助模型进行更准确的分类。

层次式多标签分类通常涉及到构建一个标签层次树或图，树的根节点表示最一般的标签，而叶子节点表示最具体的标签。在训练模型时，需要考虑到标签的层次结构，并且要求模型能够根据输入数据自动学习这种层次关系。因此，层次式多标签分类考虑到了标签之间的相关性和依赖关系，可以更精确地预测不同层次的标签，从而提高了模型的性能。

在实际应用中，层次式多标签分类可以应用于音乐标签识别、商品分类、文字分类等各种领域。通过将标签组织为层次结构，可以提高分类算法的效率和准确性，同时也能更好地理解标签之间的关系，为用户提供更精准的推荐和搜索服务。因此，层次式多标签分类是一个重要且有挑战性的机器学习问题，对其进行研究和应用具有广泛的意义。