多分类模型是一种机器学习模型，用于解决具有多个离散类别的分类问题。该模型将输入数据映射到一组有限且相互排斥的标签或类别中。
与二分类模型不同，多分类模型的输出可以是三个或更多不同的类别，为复杂的数据分析和决策制定提供了更高的灵活性。
这些模型通常通过训练算法来学习从数据集中识别和预测类别的特征和模式，使它们能够对新数据进行准确的预测。
多分类模型是一种机器学习模型，用于将输入数据分到超过两个不同的类别中。该模型可以对输入数据进行处理，并在输出中提供最有可能的分类标签。
多分类模型通常使用softmax函数作为预测输出，在计算输出概率分布时，将所有预测的概率相加为1。这种模型通常需要训练数据集，以帮助该模型从数据中获得新的知识和规律。多分类模型在许多领域中都有用途，包括语音识别、垃圾邮件过滤、手写字符识别和自然语言处理等。
