Phân loại đa tuyến tính là gì? - định nghĩa từ techopedia

Định nghĩa - Phân loại đa tuyến tính có nghĩa là gì?

Phân loại đa tuyến tính là một loại triết lý thuật toán được nhắm mục tiêu cụ thể trong học máy và lĩnh vực dự đoán có cấu trúc sử dụng cả phương pháp tuyến tính và đa phương. Một phân loại đa lớp được sử dụng để phân loại nhiều hơn hai lớp - trái ngược với phân loại nhị phân.

Phân loại tuyến tính sử dụng các đặc điểm của đối tượng để phân loại nó bằng cách đưa ra quyết định về giá trị của sự kết hợp tuyến tính của các đặc tính.

Techopedia giải thích Phân loại đa tuyến tính

Như đã nói, phân loại đa lớp tuyến tính sẽ áp dụng mô hình kết hợp tuyến tính đó cho nhiều hơn hai lớp. Toàn bộ cấu trúc để phân loại nhiều hơn hai lớp thay đổi rất nhiều từ thủ tục cho các lớp nhị phân. Ví dụ, phân loại nhị phân có thể sử dụng ma trận nhầm lẫn và một bộ bốn kết quả quan sát được để tạo ra kết luận, trong đó phân loại đa lớp phức tạp hơn nhiều.

Phân loại đa lớp tuyến tính có thể hữu ích trong dự đoán có cấu trúc, áp dụng các khung cho các vấn đề trong đó các biến đầu ra phụ thuộc lẫn nhau hoặc bị ràng buộc.