二分类和多分类的区别
- 都是one-hot编码格式的话：多分类是[[]] 两个【】，二分类是[] 一个【】
- 多分类的简易模式： 可能会出现非01的例如[1, 0, 2]
- 也就是多分类，1的位置索引可能在3个不同的位置
- 这是多分类的one-hot表示（2个样本，3个类别）,一个样本有三个位置(1可能会出现3个位置)，就会出3个类别 y_true = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, 0, 0]], dtype=torch.float)
# 例子1：这是多分类的one-hot表示（2个样本，3个类别）
y_true = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, 0, 0]], dtype=torch.float)
# 第一个样本：类别1（索引1处为1）
# 第二个样本：类别0（索引0处为1）
# 这是3分类问题（因为有3个位置）
# 例子2：这是二分类的类别索引表示
y_true = torch.tensor([1, 0], dtype=torch.float)
# 第一个样本：类别1
# 第二个样本：类别0
# 这是2分类问题（只有0和1两个值）
# 例子3：这是二分类的类别索引表示
y_true = torch.tensor([0, 1, 0], dtype=torch.float)
# 三个样本分别属于类别0、1、0
# 这是2分类问题（只有0和1两个值）关键区别总结
二分类的标签表示：
# 方式1：类别索引（最常用）
y_true = torch.tensor([0, 1, 0, 1]) # 每个样本一个0或1
# 方式2：one-hot编码（较少用）
y_true = torch.tensor([[1, 0], [0, 1], [1, 0], [0, 1]])多分类的标签表示：
# 方式1：类别索引（最常用）
y_true = torch.tensor([0, 2, 1, 0]) # 每个样本一个整数（0到K-1）
# 方式2：one-hot编码
y_true = torch.tensor([[1, 0, 0], # 类别0[0, 0, 1], # 类别2[0, 1, 0], # 类别1[1, 0, 0] # 类别0
])判断分类数量的方法
从类别索引判断：
# 二分类：值只能是0或1
y_true = torch.tensor([0, 1, 0, 1]) # 2分类
# 多分类：值可以是0,1,2,...K-1
y_true = torch.tensor([0, 2, 1, 0]) # 至少3分类（因为有0,1,2）从one-hot编码判断：
# 二分类：每个向量长度=2
y_true = torch.tensor([[1,0], [0,1], [1,0]]) # 2分类
# 多分类：每个向量长度=K（K>2）
y_true = torch.tensor([[1,0,0], [0,0,1], [0,1,0]]) # 3分类您的主要理解是正确的：
- 通过看标签中不同值的数量来判断分类数
- 二分类只有0和1
- 多分类有0,1,2,...K-1
只是要注意表示格式的区别（类别索引 vs one-hot编码），但您对本质的理解是准确的！