Каковы преимущества и недостатки многоклассовой классификации в машинном обучении?

Преимущества многоклассовой классификации в машинном обучении:

• Возможность обрабатывать большие и разнообразные наборы данных. 3 Это позволяет улучшить качество прогнозирования и обеспечить более глубокое понимание скрытых в данных закономерностей. 3
• Широкое применение. 2 Многоклассовая классификация актуальна в различных областях, включая распознавание образов, обработку естественного языка и медицинскую диагностику. 3
• Возможность использовать оценочные показатели. 2 Такие метрики, как точность, прецизионность, отзыв и оценка F1, упрощают оценку производительности. 2
• Лёгкая интерпретация прогнозов. 2 Прогнозы для каждого класса можно легко интерпретировать. 2

Некоторые недостатки многоклассовой классификации:

• Несбалансированность классов. 3 Это может привести к тому, что модель будет предвзято относиться к доминирующим классам, что искажает результаты. 3
• Сложность вычислений. 3 Особенно она возрастает с увеличением количества классов и размера данных. 3
• Увеличение размерности данных. 2 Использование одной горячей кодировки может привести к этому. 2
• Возможный неподходящий выбор для задач с несбалансированным распределением классов. 2