分類: マルチクラス分類
マルチクラス分類は、バイナリ分類を 2 つ以上のクラスに拡張したものと見なすことができます。各例を 1 つのクラスにのみ割り当てることができる場合、分類問題はバイナリ分類問題として処理できます。1 つのクラスには複数のクラスの 1 つが含まれ、もう 1 つのクラスには他のすべてのクラスが含まれます。このプロセスは、元のクラスごとに繰り返すことができます。
たとえば、3 クラスのマルチクラス分類問題で、ラベル A、B、C を使用して例を分類する場合は、問題を 2 つの個別のバイナリ分類問題に変換できます。まず、ラベル A+B とラベル C を使用して例を分類するバイナリ分類子を作成します。次に、ラベル A とラベル B を使用して、ラベル A+B の例を再分類する 2 番目のバイナリ分類子を作成できます。
マルチクラスの問題の例として、手書きの数字の画像を取り込んで、どの数字（0～9）を表しているかを判断する手書き分類器があります。
クラスのメンバシップが排他的でない場合、つまり、1 つの例が複数のクラスに割り当てられる場合、これはマルチラベル分類問題と呼ばれます。
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最終更新日 2024-11-06 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-11-06 UTC。"],[[["Multi-class classification extends binary classification to handle more than two classes, often by breaking the problem down into multiple binary classifications."],["In multi-class classification, each example is assigned to only one class, like classifying handwritten digits (0-9)."],["If an example can belong to multiple classes, it's called multi-label classification, which is a distinct but related concept."],["Multi-class classification can be achieved by creating a series of binary classifiers, each distinguishing between a subset of classes."]]],[]]
