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wzjs 2025/7/21 8:59:14

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一、任务定义与核心区别

维度	二分类	多分类（K类，K≥3）
输出空间	两个互斥类别（正/负类）	K个互斥类别（如猫/狗/鸟）
输出层设计	1个神经元 + Sigmoid（概率）	K个神经元 + Softmax（概率分布）
损失函数	二元交叉熵（Binary Cross-Entropy）	多元交叉熵（Categorical Cross-Entropy）
典型场景	垃圾邮件检测、疾病诊断	手写数字识别、新闻主题分类

二、模型选择与调整

1. 二分类常用模型

线性模型：逻辑回归（Logistic Regression） + 正则化（L1/L2）。
树模型：随机森林（Random Forest）、梯度提升树（XGBoost）—— 直接输出概率。
深度学习：
- 单输出神经元 + Sigmoid。
- 特征提取器（如CNN/BERT） + 全连接层。

2. 多分类常用模型

原生多分类模型：
- 决策树、随机森林、XGBoost（直接支持多类）。
- 深度学习：K维输出 + Softmax。

三、评估指标对比

1. 二分类指标

基础指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score。
阈值相关：
- ROC曲线（Receiver Operating Characteristic）

2. 多分类指标

加权平均（Weighted）：按类别样本数加权计算。

四、损失函数与输出层实现

1. 二分类实现

model = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, 1),  # 单神经元输出nn.Sigmoid()              # 映射到[0,1]
)
loss_fn = nn.BCELoss()        # 二元交叉熵

2. 多分类实现

model = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, K),  # K个神经元nn.Softmax(dim=1)         # 输出概率分布
)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()  # 注：PyTorch的CrossEntropyLoss已含Softmax

注意：