Mehrklassenklassifizierung

Unter Mehrfachklassifizierung, manchmal auch Mehrfachklassifizierung genannt, versteht man die Einordnung von mehr als zwei Kategorien in einer Klassifizierungsaufgabe.

Vorhandene Mehrklassen-Klassifizierungstechniken können in (i) Konvertierung ins Binärsystem, (ii) Erweiterung aus dem Binärsystem und (iii) hierarchische Klassifizierung unterteilt werden.

Gemeinsame Strategien

1) Die Einer-gegen-Alle-Strategie erfordert die Erstellung eines eindeutigen Klassifikators für jede Klasse. Alle zu dieser Klasse gehörenden Beispiele sind positive Beispiele, der Rest sind negative Beispiele. Diese Strategie erfordert, dass der Basisklassifikator eine realwertige Vertrauenswürdigkeit für die Entscheidungsfindung erzeugt und nicht nur eine Klassenbezeichnung. Allein die Klassenbezeichnung kann zu einer mehrdeutigen Klassifizierung führen, sodass für ein Beispiel die Zugehörigkeit zu mehreren Klassen vorhergesagt wird.

2) Bei der Eins-gegen-Eins-Strategie (OvO) werden für ein multivariates Problem der K-Klasse K (K − 1) / 2 binäre Klassifikatoren trainiert; Jeder erhält ein Paar Klassenbeispiele aus dem anfänglichen Trainingssatz und muss lernen, zwischen den beiden Klassen zu unterscheiden. Während der Vorhersagezeit gibt es eine Abstimmung: Alle K (K − 1) / 2 Erklärer werden auf ein unbekanntes Beispiel angewendet und die Klasse, die die meisten „+1“-Vorhersagen erhält, wird zur Vorhersage des kombinierten Klassifikators.