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La clasificación de varias clases se puede considerar como una extensión de la clasificación binaria a más de dos clases. Si cada ejemplo solo se puede asignar a una clase, el problema de clasificación se puede controlar como un problema de clasificación binaria, en el que una clase contiene una de las múltiples clases y la otra contiene todas las demás clases juntas.
Luego, el proceso se puede repetir para cada una de las clases originales.
Por ejemplo, en un problema de clasificación de multiclase de tres clases,
en el que clasificas ejemplos con las etiquetas A, B y
C, puedes convertir el problema en dos problemas de clasificación binaria
separados. Primero, puedes crear un clasificador binario que categorice ejemplos con la etiqueta A+B y la etiqueta C. Luego, podrías crear un segundo clasificador binario que vuelva a clasificar los ejemplos etiquetados como A+B con las etiquetas A y B.
Un ejemplo de un problema de clases múltiples es un clasificador de escritura a mano que toma una imagen de un dígito escrito a mano y decide qué dígito, del 0 al 9, está representado.
Si la pertenencia a la clase no es exclusiva, es decir, un ejemplo se puede asignar a varias clases, esto se conoce como un problema de clasificación de etiquetas múltiples.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2024-11-06 (UTC)"],[[["Multi-class classification extends binary classification to handle more than two classes, often by breaking the problem down into multiple binary classifications."],["In multi-class classification, each example is assigned to only one class, like classifying handwritten digits (0-9)."],["If an example can belong to multiple classes, it's called multi-label classification, which is a distinct but related concept."],["Multi-class classification can be achieved by creating a series of binary classifiers, each distinguishing between a subset of classes."]]],[]]
