基于多目标优化的多标签分类算法参数调谐：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，多标签分类（Multi-labelClassification，MLC）作为一个重要的研究方向，近年来受到了广泛关注。与传统的单标签分类不同，多标签分类的每个样本可以同时关联多个标签，这使得它在处理现实世界中的复杂数据时具有更强的表达能力和适应性。随着信息技术的飞速发展，数据的多样性和复杂性不断增加，多标签分类在诸多领域展现出了巨大的应用潜力。

在图像分类领域，一幅图像可能包含多个不同的物体或场景，如一幅自然风景图像中可能同时包含山脉、河流、树木等元素，此时多标签分类算法可以为图像