Classification Multi-classes

La multi-classification, parfois appelée multi-classification, fait référence à la classification de plus de deux catégories dans une tâche de classification.

Les techniques de classification multi-classes existantes peuvent être divisées en (i) conversion en binaire (ii) expansion à partir du binaire et (iii) classification hiérarchique.

Stratégies communes

1) La stratégie « un contre tous » nécessite de créer un classificateur unique pour chaque classe. Tous les échantillons appartenant à cette classe sont des exemples positifs, et les autres sont des exemples négatifs. Cette stratégie nécessite que le classificateur de base produise une confiance à valeur réelle pour la prise de décision, plutôt qu’une simple étiquette de classe ; l'étiquette de classe produite seule peut conduire à une classification ambiguë, de sorte qu'un exemple sera prédit comme appartenant à plusieurs classes.

2) Dans la stratégie un contre un (OvO), pour un problème multivarié de classe K, K (K − 1) / 2 classificateurs binaires sont formés ; chacun reçoit une paire d'exemples de classe de l'ensemble de formation initial et doit apprendre à faire la distinction entre les deux classes. Pendant le temps de prédiction, il y a un vote : tous les K (K − 1) / 2 explicatifs sont appliqués à un exemple inconnu, et la classe qui obtient le plus de prédictions « +1 » devient la prédiction du classificateur combiné.