Descripción: La multiclase se refiere a tareas de clasificación donde hay más de dos clases para predecir. En el contexto de aprendizaje automático, este enfoque es fundamental para resolver problemas donde los datos pueden ser categorizados en múltiples grupos. A diferencia de la clasificación binaria, que solo tiene dos posibles resultados, la clasificación multiclase permite que un modelo asigne una entrada a una de varias categorías posibles. Esto se logra mediante el uso de algoritmos que pueden manejar múltiples salidas, como regresión logística multinomial, máquinas de soporte vectorial (SVM) y redes neuronales. Se utilizan funciones de activación como softmax en la capa de salida para normalizar las salidas del modelo, asegurando que la suma de las probabilidades de todas las clases sea igual a uno. Este enfoque es esencial en aplicaciones donde las decisiones deben tomarse entre varias opciones, como en el reconocimiento de imágenes, donde un modelo puede identificar si una imagen contiene un gato, un perro, un pájaro, etc. La capacidad de manejar múltiples clases no solo aumenta la complejidad del modelo, sino que también requiere un conjunto de datos bien etiquetado y equilibrado para garantizar un rendimiento óptimo.
Usos: La clasificación multiclase se utiliza en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, donde un modelo puede identificar diferentes objetos en una imagen, y en el procesamiento del lenguaje natural, donde se pueden clasificar textos en múltiples categorías, como temas o sentimientos. También se aplica en sistemas de recomendación, donde se pueden sugerir productos o servicios a los usuarios basándose en múltiples características.
Ejemplos: Un ejemplo de clasificación multiclase es el modelo de reconocimiento de dígitos escritos a mano, como el conjunto de datos MNIST, donde cada imagen de un dígito puede clasificarse en una de las diez categorías (0-9). Otro ejemplo es la clasificación de correos electrónicos en categorías como ‘spam’, ‘promociones’ y ‘importante’.
