A diferencia de la clasificación binaria, que distingue entre solo dos categorías, la clasificación multiclase asigna cada observación a exactamente una entre tres o más categorías posibles, como clasificar una imagen entre “perro”, “gato” o “pájaro”.
Cómo se adaptan algoritmos binarios a este problema
Algunos algoritmos manejan naturalmente múltiples clases (como las redes neuronales con una capa de salida softmax), mientras que otros, originalmente diseñados solo para dos clases, se adaptan entrenando varios clasificadores binarios y combinando sus resultados según distintas estrategias.