分类：多类别分类

多类别分类可被视为对二元分类的扩展，适用于两个以上的类别。如果每个示例只能分配到一个类，则可以将分类问题处理为二元分类问题，其中一个类包含多个类中的其中一个，另一个类包含所有其他类。然后，可以对每个原始类别重复此过程。

例如，在一个包含三个类别的多类分类问题中，您需要对标签为 A、B 和 C 的示例进行分类，您可以将该问题转换为两个单独的二元分类问题。首先，您可以创建一个二元分类器，使用标签 A+B 和标签 C 对示例进行分类。然后，您可以创建第二个二元分类器，使用标签 A 和标签 B 重新对标记为 A+B 的示例进行分类。

多类别问题的例子是手写分类器，它会获取手写数字的图像，并决定要代表哪个数字 0-9。

如果类成员资格不是排他的，也就是说，一个示例可以分配给多个类，这称为多标签分类问题。

神经网络模块的 多类别神经网络部分更深入地介绍了多类别分类。

关键术语：

• 二元分类

帮助中心