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：
标签格式：二分类用
float（如0.0/1.0），多分类用long型类别索引（如0,1,2...）
五、类别不平衡问题处理
1. 重采样（Resampling）
过采样：对小类复制或生成合成样本（如SMOTE）。
欠采样：对大类随机删除样本（可能丢失信息）。
2. 损失函数加权
二分类：
BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([10.0]))（提高正类权重）。多分类：
CrossEntropyLoss(weight=torch.tensor([1.0, 5.0, 3.0]))（按类别权重）。
3. 阈值调整（仅二分类）
默认阈值0.5可能不最优，可通过ROC曲线选择最佳阈值。