Ранее вы сталкивались с моделями бинарной классификации, которые могли выбирать между одним из двух возможных вариантов, например:
Данное электронное письмо является спамом или не спамом.
Данная опухоль является злокачественной или доброкачественной.
В этом модуле мы исследуем многоклассовую классификацию, которая может выбирать из множества возможностей. Например:
Эта собака бигль, бассет-хаунд или ищейка?
Является ли этот цветок сибирским ирисом, голландским ирисом, ирисом с голубым флагом или карликовым бородатым ирисом?
Это Боинг 747, Аэробус 320, Боинг 777 или Эмбраер 190?
Это изображение яблока, медведя, конфеты, собаки или яйца?
Некоторые реальные многоклассовые задачи предполагают выбор из миллионов отдельных классов. Например, рассмотрим модель классификации с несколькими классами, которая может идентифицировать изображение практически чего угодно.
Мультиклассовые нейронные сети
Больше двух классов?
Логистическая регрессия дает полезные вероятности для задач бинарного класса.