二分類和多分類的區別

  • 都是one-hot編碼格式的話：多分類是[[]] 兩個【】，二分類是[] 一個【】
  • 多分類的簡易模式： 可能會出現非01的例如[1, 0, 2]
  • 也就是多分類，1的位置索引可能在3個不同的位置
  • 這是多分類的one-hot表示（2個樣本，3個類別）,一個樣本有三個位置(1可能會出現3個位置)，就會出3個類別 y_true = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, 0, 0]], dtype=torch.float)
# 例子1：這是多分類的one-hot表示（2個樣本，3個類別）
y_true = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, 0, 0]], dtype=torch.float)
# 第一個樣本：類別1（索引1處為1）
# 第二個樣本：類別0（索引0處為1）
# 這是3分類問題（因為有3個位置）

# 例子2：這是二分類的類別索引表示
y_true = torch.tensor([1, 0], dtype=torch.float)
# 第一個樣本：類別1
# 第二個樣本：類別0
# 這是2分類問題（只有0和1兩個值）

# 例子3：這是二分類的類別索引表示
y_true = torch.tensor([0, 1, 0], dtype=torch.float)
# 三個樣本分別屬於類別0、1、0
# 這是2分類問題（只有0和1兩個值）

關鍵區別總結

二分類的標籤表示：

# 方式1：類別索引（最常用）
y_true = torch.tensor([0, 1, 0, 1])  # 每個樣本一個0或1

# 方式2：one-hot編碼（較少用）
y_true = torch.tensor([[1, 0], [0, 1], [1, 0], [0, 1]])

多分類的標籤表示：

# 方式1：類別索引（最常用）
y_true = torch.tensor([0, 2, 1, 0])  # 每個樣本一個整數（0到K-1）

# 方式2：one-hot編碼
y_true = torch.tensor([
    [1, 0, 0],  # 類別0
    [0, 0, 1],  # 類別2
    [0, 1, 0],  # 類別1
    [1, 0, 0]   # 類別0
])

判斷分類數量的方法

從類別索引判斷：

# 二分類：值只能是0或1
y_true = torch.tensor([0, 1, 0, 1])  # 2分類

# 多分類：值可以是0,1,2,...K-1
y_true = torch.tensor([0, 2, 1, 0])  # 至少3分類（因為有0,1,2）

從one-hot編碼判斷：

# 二分類：每個向量長度=2
y_true = torch.tensor([[1,0], [0,1], [1,0]])  # 2分類

# 多分類：每個向量長度=K（K>2）
y_true = torch.tensor([[1,0,0], [0,0,1], [0,1,0]])  # 3分類

您的主要理解是正確的：

  • 通過看標籤中不同值的數量來判斷分類數
  • 二分類只有0和1
  • 多分類有0,1,2,...K-1

只是要注意表示格式的區別（類別索引 vs one-hot編碼），但您對本質的理解是準確的！👍