Введение:
В области машинного обучения классификация является фундаментальной задачей, когда данные классифицируются по заранее определенным классам или меткам на основе определенных функций. Классификация по нескольким классам и классификация по нескольким меткам — два популярных метода, используемых для решения различных типов задач классификации. Этот блог призван обеспечить четкое понимание этих концепций и проиллюстрировать их различия и приложения.
Давайте рассмотрим один метод и подробно обсудим,
1. Мультиклассовая классификация:
Мультиклассовая классификация, также известная как классификация с одной меткой, включает в себя разделение данных на взаимоисключающие классы. Каждая точка данных принадлежит одному и только одному классу, что делает ее пригодной для сценариев, в которых элементы могут быть четко отнесены к одной категории.
Случаи использования:
- Распознавание рукописных цифр: присвоение цифры (0–9) данному рукописному изображению.
- Диагностика заболеваний: Определение категории заболевания на основе симптомов пациента.
2. Многоуровневая классификация:
Классификация с несколькими метками имеет дело с экземплярами, которые могут быть связаны с несколькими метками одновременно. Этот метод идеально подходит для задач, в которых точки данных могут принадлежать более чем одному классу одновременно.
Случаи использования:
- Классификация сцены: присвоение изображению нескольких меток (например, пляж, закат, люди).
- Категоризация текста: маркировка статей несколькими темами, которые они охватывают.
Различия между бинарной, многоклассовой и многоуровневой классификацией:
- В бинарной классификации есть только два класса для предсказания, каждый экземпляр принадлежит любому из них. например Отнесение изображения животного к категории кошек или собак.
- В многоклассовой классификации каждый экземпляр принадлежит к одному классу, тогда как в многоуровневой классификации экземпляры могут быть связаны с несколькими классами.
- Выходной уровень модели мультиклассовой классификации обычно состоит из одного узла на класс, тогда как в классификации с несколькими метками каждый класс представлен одним узлом, и несколько узлов могут быть активны одновременно.
- Показатели оценки различаются для обоих методов. Точность обычно используется для многоклассовой классификации, в то время как такие показатели, как точность, полнота и оценка F1, больше подходят для многоуровневой классификации.
Заключение:
Классификация по нескольким классам и классификация по нескольким меткам являются важными методами в мире машинного обучения, предназначенными для решения различных типов задач классификации. Выбор между ними зависит от характера данных и решаемой проблемы. Понимание их различий и приложений может значительно повлиять на точность и успех моделей классификации.