二分类和多分类问题是机器学习中常见的两类分类任务。
他们之间存在以下主要区别:
一、类别数量
二分类问题只有两个类别需要预测:
- 类别A
- 类别B
多分类问题有3个或3个以上需要预测的类别:
- 类别A
- 类别B
- 类别C
- ……
二、预测目标
二分类问题需要简单预测样本属于A类还是B类。
多分类问题需要预测样本属于多个类别中的一个。
iii、模型输出
二分类模型只需要输出0或1,表示类别A或B。
多分类模型需要输出多个类别对应的概率。
iv、任务复杂度
二分类问题相对比较简单。
多分类问题相对复杂很多。
v、评价指标
二分类问题常用准确率、精确度、召回率等指标。
多分类问题常用混淆矩阵等指标。
总的来说,二分类和多分类问题的主要区别在于:
- 类别数量(2类 vs 3类以上)
- 预测目标(2类 vs 多类)
- 模型输出(0/1 vs 多个概率)
- 任务复杂度(简单 vs 复杂)
- 评价指标(准确率等 vs 混淆矩阵)
二分类和多分类可以使用相同的算法,只是输出层有区别。但多分类问题相对复杂一些。