二元分类和多元分类哪个好?

二元分类和多元分类各有优势，选择哪种取决于具体需求。二元分类简单直接，适合处理只有两种结果的问题，比如判断邮件是否为垃圾邮件。多元分类则能处理更多类别，比如识别图片中的动物种类。如果问题类别少，二元分类更高效；如果类别多，多元分类更全面。

对比

二元分类：这种分类方式只处理两种结果，判断速度快，模型容易训练。比如判断天气是否下雨，结果只有“是”或“否”，数据量小时效果很好。但遇到复杂问题时，比如识别水果种类，它就无法满足需求，因为水果种类超过两种。

多元分类：它可以处理多个类别，适用范围更广。比如识别100种不同的植物，模型能准确区分每种植物。但训练数据需要更丰富，计算量也更大，类别越多，模型训练时间越长。如果类别数量庞大，分类准确率可能会下降。