Anteriormente, encontraste modelos de clasificación binaria que podían elegir una de dos opciones posibles, por ejemplo:
Un correo electrónico determinado es spam o no es spam.
Un tumor dado es maligno o benigno.
En este módulo, investigaremos la clasificación multiclase, que puede elegir entre varias posibilidades. Por ejemplo:
¿Este perro es un beagle, un basset hound o un sabueso?
¿Esta flor es una iris sibirica, holandesa, con bandera azul
o con barba enana?
¿Ese avión es un Boeing 747, un Airbus 320, un Boeing 777 o un Embraer 190?
¿Esta es la imagen de una manzana, un oso, una golosina, un perro o un huevo?
Algunos problemas de clases múltiples del mundo real implican elegir entre millones de clases separadas. Por ejemplo, considera un modelo de clasificación de clases múltiples que pueda identificar la imagen de casi cualquier cosa.
Redes neuronales de clases múltiples
¿Hay más de dos clases?
La regresión logística proporciona probabilidades útiles para los problemas de clase binaria.
spam / no es spam
clic / no clic
¿Qué sucede con los problemas de varias clases?
manzana, banana, automóvil, cardiólogo, ..., señal de tránsito, cebra, zoológico