多元分類是什麼意思
多元分類（Multiclass Classification）是機器學習中的一個概念，指的是當你有超過兩種類別需要進行分類時的任務。在二元分類（Binary Classification）中，你只有兩種類別可以預測，例如判定一封電子郵件是否為垃圾郵件。但是，在多元分類中，你可能會有更多的類別，例如在圖片分類中，你可能需要從多種動物類別（如貓、狗、馬等）中識別出一張圖片的內容。
多元分類的問題可以分為幾種不同的類型，例如：
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One-vs-Rest（OvR）: 這種方法將多元分類問題轉換為多個二元分類問題。例如，如果你有三個類別（A, B, C），你會訓練三個獨立的二元分類器：A vs. not-A, B vs. not-B, C vs. not-C。在預測時，每個樣本都會經過每個分類器，並選擇具有最高分類機率的類別。
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One-vs-One（OvO）: 這種方法將多元分類問題轉換為多個二元分類問題的集合。與OvR不同，這裡你會訓練所有類別之間的所有可能對應關係的二元分類器。在預測時，每個樣本都會經過所有的二元分類器，並根據這些分類器的輸出結果來決定最終的類別。
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Direct Multiclass Classification: 這是指直接訓練一個能夠預測所有類別的多元分類器。這種方法通常使用 softmax 函數來產生每個類別的預測機率。
多元分類在實際應用中非常常見，例如在自然語言處理中，你可能需要從多個詞性中識別一個詞的詞性；在物聯網中，你可能需要從多種不同的設備類型中識別出一個數據點來自哪種設備。多元分類是機器學習和數據挖掘中的一個重要領域，有許多算法和方法可以用來解決這類問題。