多标签分类、多任务分类、多输出回归概念

多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签: 一个水果可以是苹果或者梨, 但是同时不可能是两者

多标签分类(Multilabel classification): 给每个样本一系列的目标标签. 可以想象成一个数据点的各属性不是相互排斥的(一个水果既是苹果又是梨就是相互排斥的), 比如一个文档相关的话题. 一个文本可能被同时认为是宗教、政治、金融或者教育相关话题.

多输出回归(Multioutput classification): 给每个样本一系列的目标值. 可以被想象成对每个数据点预测多个属性, 比如在某个定位的风向和风速

多输出-多分类分类(Multioutput-multiclass classification) 和 多任务分类(Multi-task classification):意味着一个单一的评估器需要处理多个联合分类任务. 这是多标签分类任务(只考虑二院分类)和多类分类任务的推广, 输出格式是2d阵列.

• 每一个输出变量的标签机可以是不同的. 比如一个样本的第一输出变量可以是有限类别中是pear的概率值, 第二个输出变量可能是有限颜色中是blue或者green的概率.
• 这意味着任意的支持多输出多类或者多任务分类任务的分类器, 均支持作为一种特殊情况的多标签分类任务. 多任务分类与多输出分类任务相似, 但是有不同的模型公式.