一、多类简介

多类（Multi-class） 是指机器学习或统计分类任务中，目标类别超过两个的情况。例如，手写数字识别（0-9共10类）或情感分析（正面、中性、负面）都属于多类问题。

通俗理解：

就像把一堆水果分成苹果、香蕉、橙子等多个类别，而不仅仅是“苹果和非苹果”两种。

例子

• 内容解析：

  1. 顶部数字 0-9 表示MNIST中的10个手写数字类别（对应标签 y 的可能取值）。

  2. 下方公式 xy=7 表示输入图像 x 的真实标签是数字 7。

  3. 最后一行定义这是一个多类分类问题，因为目标变量 y 可以取超过两个值（这里是0-9共10类）。

• 核心说明：
  图片通过MNIST的简单示例，直观展示了多类分类问题的基本形式（多个离散类别预测）。

二、多类分类

三、多类与双类的区别