[머신 러닝 :: 분류 문제] Multi-class VS. Multi-label 분류 문제 차이점은?

Multi-class 와 Multi-label 분류 문제의 차이점

 

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1. Multi-class 분류 문제

먼저 Multi-class 분류 문제는 하나의 그림에 하나의 객체만 있어야 하고, 그리고 그 객체는 2개 이상의 카테고리에 속하는 경우이다. 즉, 아래와 같이 그림이 있을 때, 그림 속에 대상이 되는 객체는 하나만 있어야 하고, 각각은 고양이, 개, 토끼, 앵무새 등 2개 이상의 카테고리로 분류가 되는 경우이다.

2. Multi-label 분류 문제

다음으로 Multi-label 분류 문제에서는 앞의 경우에서 다른 부분은 하나의 그림 내에 하나의 객체가 아니라, 여러 객체가 있다. 따라서, 하나의 그림이 하나의 카테고리(2개 이상)에 속하지 않고, 두 개 이상의 카테고리에 속하게 된다.

예를 들어, 위의 그림과 같이 맨 왼쪽 위의 그림의 경우 개와 고양이가 한 그림에 있다. 따라서, 해당 그림은 개와 고양이라는 두 개의 카테고리에 분류된다. 하지만, 맨 오른쪽 위의 그림에서는 개와 고양이 그리고 앵무새가 함께 있다. 따라서, 해당 그림은 개, 고양이, 앵무새로 세 카테고리로 분류된다.

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앞에 Multi-class 분류 문제에서는 아무리 가능한 카테고리가 여러 개(개, 고양이, 토끼, 앵무새...) 라고 하더라도 하나의 그림에는 하나의 카테고리만 분류 되었는데 여기서는 그렇지 않다는 것이 핵심 차이다.

 

 

[출처] [머신 러닝 :: 분류 문제] Multi-class VS. Multi-label 분류 문제 차이점은?|작성자 PN