多分類 (多分類とも呼ばれる) は、分類タスクにおける 3 つ以上のカテゴリーの分類を指します。

既存のマルチクラス分類手法は、(i) バイナリへの変換、(ii) バイナリからの拡張、および (iii) 階層分類に分類できます。

共通の戦略

1) one-vs.-all 戦略では、クラスごとに一意の分類器を構築する必要があります。このクラスに属するすべての例は正の例であり、残りは負の例です。この戦略では、単なるクラス ラベルではなく、基礎となる分類子が意思決定のための実際の値の信頼度を生成する必要があります。生成されたクラス ラベルだけでは分類が不明確になる可能性があるため、サンプルが複数のクラスに属すると予測されます。 .カテゴリー。

2) 1 対 1 (OvO) 戦略では、K クラスの多変量問題の場合、K (K − 1) / 2 のバイナリ分類器がそれぞれ初期トレーニング セットからクラスの例のペアを受け取ります。これら 2 つのカテゴリを区別することを学ばなければなりません。予測時間中に投票が行われます。すべての K (K − 1) / 2 インタープリターが未知の例に適用され、最も多くの「+1」予測を持つクラスが結合された分類器の予測になります。