Anteriormente, você encontrou modelos de classificação binária
que podem escolher entre uma duas opções possíveis, por exemplo:
Um e-mail é spam ou não é spam.
Um determinado tumor é maligno ou benigno.
Neste módulo, vamos analisar a classificação multiclasse, que
pode escolher entre várias possibilidades. Exemplo:
Este cachorro é um beagle, um baço ou um galgo?
Esta flor é uma Íris siberiana, íris holandesa, íris de bandeira azul ou
uma íris de barba anão?
Este avião é um Boeing 747, Airbus 320, Boeing 777 ou Embraer 190?
Esta é uma imagem de uma maçã, urso, doces, cachorros ou ovos?
Alguns problemas reais de várias classes envolvem a escolha de milhões
de classes separadas. Por exemplo, considere um modelo de classificação
multiclasse que pode identificar a imagem de quase tudo.
Redes neurais multiclasse
Mais de duas turmas?
A regressão logística oferece probabilidades úteis para problemas de classe binária.
spam / não é spam
clique / não clique
E os problemas multiclasse?
maçã, banana, carro, cardiologista, ..., placa de caminhada, zebra, zoológico