باختصار
التصنيف متعدّد الفئات (Multi-class Classification) هو، في التعلّم المُشرَف، مسألة تصنيف تحتوي فيها مجموعة البيانات على أكثر من فئتين من التسميات.
بالتفصيل
مثال توضيحي كلاسيكي: التسميات في مجموعة بيانات الزهور «آيريس» لازم تكون واحدة من ثلاث فئات: آيريس سيتوسا، أو آيريس فيرجينيكا، أو آيريس فيرسيكولور. أي نموذج مُدرَّب على مجموعة البيانات دي، بيتنبّأ بنوع الزهرة على أمثلة جديدة، بيؤدّي تصنيفًا متعدّد الفئات.
وده يقابل مباشرةً التصنيف الثنائي (Binary Classification)، اللي بيميّز بين فئتين فقط بالضبط. مثال: نموذج بريد إلكتروني بيتنبّأ بـ«مزعج» أو «غير مزعج» فقط هو نموذج تصنيف ثنائي.
وفيه نقطة دقيقة غير بديهية: في مسائل التجميع (Clustering)، مصطلح «تصنيف متعدّد الفئات» بيشير لأكثر من عنقودين، مش لأكثر من تسميتين بالمعنى المُشرَف المعتاد.
والفرق العملي في بناء النموذج بين النوعين مش تفصيلًا صغيرًا. التصنيف الثنائي عادةً بيستخدم دالّة سيجمويد ومخرجًا واحدًا. التصنيف متعدّد الفئات بيستخدم عادةً دالّة سوفت ماكس (Softmax) ومخرجًا لكل فئة، بحيث المخرجات مجتمعة بتساوي واحدًا صحيحًا — توزيع احتمالي كامل على كل الفئات الممكنة.
مثال عملي
بتبني نموذجًا يصنّف تذاكر دعم فني عربية حسب الفئة: «مشكلة فوترة»، أو «مشكلة تقنية»، أو «استفسار عام»، أو «طلب إلغاء». دي أربع فئات، فالمهمّة تصنيف متعدّد الفئات.
لو قرّرت لاحقًا تبسّط المشكلة لسؤال ثنائي فقط — «هل التذكرة عاجلة أم لا؟» — رجعت المسألة تصنيفًا ثنائيًا، وهتحتاج تعيد تصميم طبقة المخرَج من سوفت ماكس متعدّدة الفئات إلى سيجمويد واحد.
مصطلحات مرتبطة
- Binary Classification — التصنيف الثنائي.
- Softmax — دالّة سوفت ماكس.
- Classification Threshold — عتبة التصنيف.
المصادر: Google ML Glossary
