Classification: classification à classes multiples
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La classification multiclasse peut être considérée comme une extension de la classification binaire à plus de deux classes. Si chaque exemple ne peut être attribué qu'à une seule classe, le problème de classification peut être traité comme un problème de classification binaire, où une classe contient l'une des classes multiples et l'autre classe contient toutes les autres classes réunies. Vous pouvez ensuite répéter la procédure pour chacune des classes d'origine.
Par exemple, dans un problème de classification à trois classes, où vous classez des exemples avec les étiquettes A, B et C, vous pouvez transformer le problème en deux problèmes de classification binaire distincts. Tout d'abord, vous pouvez créer un classificateur binaire qui catégorise les exemples à l'aide des libellés A+B et C. Vous pourriez ensuite créer un deuxième classificateur binaire qui reclassifie les exemples étiquetés A+B à l'aide des étiquettes A et B.
Un exemple de problème multi-classe est un classificateur d'écriture manuscrite qui prend une image d'un chiffre manuscrit et décide quel chiffre, compris entre 0 et 9, est représenté.
Si l'appartenance à une classe n'est pas exclusive, c'est-à-dire qu'un exemple peut être attribué à plusieurs classes, on parle de problème de classification à plusieurs étiquettes.
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Dernière mise à jour le 2024/11/06 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2024/11/06 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eMulti-class classification extends binary classification to handle more than two classes, often by breaking the problem down into multiple binary classifications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIn multi-class classification, each example is assigned to only one class, like classifying handwritten digits (0-9).\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIf an example can belong to multiple classes, it's called multi-label classification, which is a distinct but related concept.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMulti-class classification can be achieved by creating a series of binary classifiers, each distinguishing between a subset of classes.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Classification: Multi-class classification\n\nMulti-class classification can be treated as an extension of\n[**binary classification**](/machine-learning/glossary#binary_classification)\nto more than two classes. If each example can only be\nassigned to one class, then the classification problem can be handled as a\nbinary classification problem, where one class contains one of the multiple\nclasses, and the other class contains all the other classes put together.\nThe process can then be repeated for each of the original classes.\n\nFor example, in a three-class multi-class classification problem,\nwhere you're classifying examples with the labels **A** , **B** , and\n**C** , you could turn the problem into two separate binary classification\nproblems. First, you might create a binary classifier that categorizes examples\nusing the label **A+B** and the label **C** . Then, you could create a second\nbinary classifier that reclassifies the examples that are labeled **A+B**\nusing the label **A** and the label **B**.\n\nAn example of a multi-class problem is a handwriting classifier that takes\nan image of a handwritten digit and decides which digit, 0-9, is represented.\n\nIf class membership isn't exclusive, which is to say, an example can be\nassigned to multiple classes, this is known as a *multi-label* classification\nproblem.\n| Multi-class classification is explored more deeply in the [Multi-class neural networks](/machine-learning/crash-course/neural-networks/multi-class) section of the [Neural Networks](/machine-learning/crash-course/neural-networks) module.\n| **Key terms:**\n|\n- [Binary classification](/machine-learning/glossary#binary_classification) \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]