In precedenza, hai trovato modelli di classificazione binari in grado di scegliere tra una delle due possibili opzioni, ad esempio se:
Un'email specifica è spam o non spam.
Un determinato tumore è maligno o innocuo.
In questo modulo analizzeremo la classificazione multi-class, che può scegliere tra più possibilità. Ad esempio:
Questo cane è un beagle, un cucciolo o un segugio?
Questo fiore è un diaframma siberiano, iris olandese, diaframma blu o diaframma barba?
È in volo un Boeing 747, Airbus 320, Boeing 777 o Embraer 190?
È un'immagine di una mela, un orso, una caramella, un cane o un uovo?
Alcuni problemi con più classi reali richiedono la scelta di milioni di classi separate. Ad esempio, prendi in considerazione un modello di classificazione multi-classe
in grado di identificare l'immagine di qualsiasi argomento.
Reti neurali multiclasse
Hai più di due corsi?
La regressione logistica fornisce probabilità utili per problemi di classe binaria.
spam / non spam
clic / non clic
E per quanto riguarda i problemi di più classi?
mela, banana, auto, cardiologo, ..., segno di camminata, zebra, zoo