סיווג: סיווג לכמה כיתות
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
סיווג מרובה-מחלקות יכול לשמש כהרחבה של סיווג בינארי ליותר משתי סיווגים. אם אפשר להקצות כל דוגמה רק למחלקה אחת, אפשר לטפל בבעיית הסיווג כבעיית סיווג בינארית, שבה מחלקה אחת מכילה אחת מהמחלקות הרבות, והמחלקה השנייה מכילה את כל המחלקות האחרות ביחד.
לאחר מכן אפשר לחזור על התהליך לכל אחד מהמחלקות המקוריות.
לדוגמה, בבעיית סיווג עם שלוש מחלקות, שבה אתם מסווגים דוגמאות באמצעות התוויות A, B ו-C, תוכלו להפוך את הבעיה לשתי בעיות סיווג בינאריות נפרדות. ראשית, אפשר ליצור מסווג בינארי שמסווג דוגמאות באמצעות התווית A+B והתווית C. לאחר מכן, תוכלו ליצור סיווג בינארי שני שמסווג מחדש את הדוגמאות שמסומנות בתווית A+B באמצעות התווית A והתווית B.
דוגמה לבעיה עם כמה מחלקות היא סיווג כתב יד שמקבל תמונה של ספרה בכתב יד ומחליט איזו ספרה, מ-0 עד 9, מיוצגת.
אם החברות בכיתה לא בלעדית, כלומר דוגמה יכולה להיות מוקצית לכמה כיתות, זוהי בעיית סיווג מסוג תוויות מרובות.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-11-06 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2024-11-06 (שעון UTC)."],[[["\u003cp\u003eMulti-class classification extends binary classification to handle more than two classes, often by breaking the problem down into multiple binary classifications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIn multi-class classification, each example is assigned to only one class, like classifying handwritten digits (0-9).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIf an example can belong to multiple classes, it's called multi-label classification, which is a distinct but related concept.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMulti-class classification can be achieved by creating a series of binary classifiers, each distinguishing between a subset of classes.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Classification: Multi-class classification\n\nMulti-class classification can be treated as an extension of\n[**binary classification**](/machine-learning/glossary#binary_classification)\nto more than two classes. If each example can only be\nassigned to one class, then the classification problem can be handled as a\nbinary classification problem, where one class contains one of the multiple\nclasses, and the other class contains all the other classes put together.\nThe process can then be repeated for each of the original classes.\n\nFor example, in a three-class multi-class classification problem,\nwhere you're classifying examples with the labels **A** , **B** , and\n**C** , you could turn the problem into two separate binary classification\nproblems. First, you might create a binary classifier that categorizes examples\nusing the label **A+B** and the label **C** . Then, you could create a second\nbinary classifier that reclassifies the examples that are labeled **A+B**\nusing the label **A** and the label **B**.\n\nAn example of a multi-class problem is a handwriting classifier that takes\nan image of a handwritten digit and decides which digit, 0-9, is represented.\n\nIf class membership isn't exclusive, which is to say, an example can be\nassigned to multiple classes, this is known as a *multi-label* classification\nproblem.\n| Multi-class classification is explored more deeply in the [Multi-class neural networks](/machine-learning/crash-course/neural-networks/multi-class) section of the [Neural Networks](/machine-learning/crash-course/neural-networks) module.\n| **Key terms:**\n|\n- [Binary classification](/machine-learning/glossary#binary_classification) \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]