Introdução

A classificação multi-classe é um problema comum em aprendizado de máquina, onde o objetivo é atribuir uma ou mais classes a um determinado conjunto de dados. Neste glossário, iremos explorar o que é exatamente a classificação multi-classe, como ela difere da classificação binária e quais são as principais técnicas utilizadas para abordar esse tipo de problema.

O que é Classificação Multi-Classe?

A classificação multi-classe refere-se a um problema em que um modelo de aprendizado de máquina é treinado para classificar instâncias em três ou mais classes distintas. Em outras palavras, o modelo deve ser capaz de atribuir uma única classe a cada instância de dados, dentre um conjunto de classes possíveis.

Diferença entre Classificação Multi-Classe e Classificação Binária

A principal diferença entre a classificação multi-classe e a classificação binária está no número de classes que o modelo deve prever. Enquanto na classificação binária o modelo deve prever entre duas classes distintas, na classificação multi-classe o modelo deve prever entre três ou mais classes.

Técnicas de Classificação Multi-Classe

Existem várias técnicas comuns para lidar com problemas de classificação multi-classe. Alguns dos algoritmos mais populares incluem o algoritmo One-vs-All (OvA), o algoritmo One-vs-One (OvO) e a Regressão Logística Multinomial.

Algoritmo One-vs-All (OvA)

O algoritmo One-vs-All é uma abordagem comum para lidar com problemas de classificação multi-classe. Neste método, o modelo é treinado em várias iterações, onde em cada iteração uma classe é designada como positiva e todas as outras classes são designadas como negativas.

Algoritmo One-vs-One (OvO)

O algoritmo One-vs-One é outra abordagem popular para lidar com problemas de classificação multi-classe. Neste método, o modelo é treinado em várias iterações, onde em cada iteração apenas duas classes são consideradas e um classificador binário é treinado para cada par de classes.

Regressão Logística Multinomial

A Regressão Logística Multinomial é um modelo estatístico que é comumente usado para problemas de classificação multi-classe. Neste modelo, a probabilidade de uma instância de dados pertencer a cada classe é calculada e a classe com a maior probabilidade é atribuída à instância.

Conclusão

Em resumo, a classificação multi-classe é um problema comum em aprendizado de máquina, onde o objetivo é atribuir uma ou mais classes a um determinado conjunto de dados. Existem várias técnicas comuns para lidar com esse tipo de problema, incluindo o algoritmo One-vs-All, o algoritmo One-vs-One e a Regressão Logística Multinomial. É importante entender as diferenças entre a classificação multi-classe e a classificação binária para escolher a abordagem mais adequada para o seu problema específico.