![[Recording20250221105208.m4a]]
![[Recording 20250221105606.m4a]]
Бинарные классификаторы - это …
Бинарные классификаторы в машинном обучении — это модели, которые решают задачу классификации объектов между двумя классами. Когда задача классификации становится многоклассовой, то есть включает более двух классов, используются стратегии, преобразующие её в набор бинарных задач. Две наиболее популярные стратегии — это "один против всех" (One-vs-All, OvA) и "один против одного" (One-vs-One, OvO).
Стратегия "один против всех" предполагает создание отдельного бинарного классификатора для каждого класса. Каждый такой классификатор обучается отличать один конкретный класс от всех остальных. На этапе предсказания выбирается класс с наибольшей уверенностью среди всех классификаторов[2][4][7].
Стратегия "один против одного" строит бинарные классификаторы для каждой пары классов. Таким образом, для задачи с $$N$$
классами потребуется $$N \times (N-1) / 2$$
классификаторов. На этапе предсказания применяется голосование: каждый классификатор голосует за один из двух своих классов, и итоговый класс определяется большинством голосов[6][8].
Обе стратегии имеют свои преимущества и недостатки. "Один против всех" проще в реализации и требует меньше ресурсов при большом количестве классов, но может быть менее точным из-за несбалансированности данных. "Один против одного" обеспечивает более точные предсказания, но требует значительно больше вычислительных ресурсов для обучения и предсказания.
![[Recording 20250221110254.m4a]]
Empty—big
![[Recording 20250221112020.m4a]]
Можно не прослушивать
![[Recording 20250221115524.m4a]]
![[Recording 20250221115812.m4a]]
![[Recording 20250221120159.m4a]]
![[Recording 20250221113259.m4a]]
После перерыва
![[Recording 20250221114614.m4a]]
![[Recording 20250221115345.m4a]]
![[Recording 20250221120309.m4a]]