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.