Каковы преимущества и недостатки многоклассовой классификации в машинном обучении?

Преимущества многоклассовой классификации в машинном обучении:

• Возможность обрабатывать большие и разнообразные наборы данных. dzen.ru Это позволяет улучшить качество прогнозирования и обеспечить более глубокое понимание скрытых в данных закономерностей. dzen.ru
• Широкое применение. www.geeksforgeeks.org Многоклассовая классификация актуальна в различных областях, включая распознавание образов, обработку естественного языка и медицинскую диагностику. dzen.ru
• Возможность использовать оценочные показатели. www.geeksforgeeks.org Такие метрики, как точность, прецизионность, отзыв и оценка F1, упрощают оценку производительности. www.geeksforgeeks.org
• Лёгкая интерпретация прогнозов. www.geeksforgeeks.org Прогнозы для каждого класса можно легко интерпретировать. www.geeksforgeeks.org

Некоторые недостатки многоклассовой классификации:

• Несбалансированность классов. dzen.ru Это может привести к тому, что модель будет предвзято относиться к доминирующим классам, что искажает результаты. dzen.ru
• Сложность вычислений. dzen.ru Особенно она возрастает с увеличением количества классов и размера данных. dzen.ru
• Увеличение размерности данных. www.geeksforgeeks.org Использование одной горячей кодировки может привести к этому. www.geeksforgeeks.org
• Возможный неподходящий выбор для задач с несбалансированным распределением классов. www.geeksforgeeks.org