Mehrklassenprobleme

Mehrklassenprobleme, im Bereich des maschinellen Lernens auch als Multi-Klassen-Klassifikation bezeichnet, beziehen sich auf Klassifikationsaufgaben, bei denen die Zielvariable mehr als zwei Klassen annimmt. Im Gegensatz zur Binärklassifikation geht es hier darum, einen Eingabevektor einer von K möglichen Klassen zuzuordnen, wobei K größer als 2 ist. Im Gegensatz zur Multi-Label-Klassifikation, bei der einer Instanz mehrere Klassen gleichzeitig zugeordnet werden können, handelt es sich bei Mehrklassenproblemen um eine Einzelklassifikation mit genau einer korrekten Klasse pro Beispiel. Formal lässt sich das Lernproblem als Zuordnung f: R^d -> {1,...,K} beschreiben, wobei K die Anzahl der Klassen ist, und Ziel ist die Minimierung des Fehlers über einen Trainingsdatensatz.

Zu den gängigen Ansätzen gehören direkte Multi-Klassen-Algorithmen wie multinomiallogistische Regression (Softmax-Modelle), Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting und neuronale Netze. Oft werden auch Binary-Classifier-Strategien eingesetzt, etwa One-vs-Rest (OvR) oder One-vs-One (OvO), bei denen mehrere Binärklassifikatoren trainiert und ihre Ausgaben zu einer finalen Klasse aggregiert werden. Eine weitere Methode bildet das Error-Correcting Output Codes-Verfahren (ECOC), das mehrklassige Probleme durch Codierungstheorie-Modellierung löst.

Die Leistungsbewertung erfolgt typischerweise über Genauigkeit, sowie über Makro- oder Mikro-F1-Scores, Präzision und Recall, häufig gestützt durch Konfusionsmatrizen und Top-k-Genauigkeiten. Herausforderungen umfassen unausgeglichene Klassen, Überschneidungen zwischen Klassen, hohe Dimensionalität, Overfitting bei begrenzten Daten und die Notwendigkeit zuverlässiger Wahrscheinlichkeitsabschätzungen.

Anwendungen finden sich in der Bilderkennung (z. B. Ziffern- oder Objekterkennung), Textklassifikation, Spracherkennung und Bioinformatik. Mehrklassenprobleme bilden damit eine zentrale Komponente vieler praktischer Mustererkennungs- und Vorhersageaufgaben.