### 5.5 Multi-label Classification

Seperti halnya _multi-class classification_, kita dapat mendekomposisimultilabel
_classification_ menjadi beberapa _binary classifier_ (analogi persamaan 5.12).
Yang membedakan _multi-class_ dan _multi-label_ adalah outputc. Padamulti _class_
_classification_,ci∈cmelambangkan skor suatu _input_ masuk ke kelas
ci. Keputusan akhir _class assignment._ idapatkan dari elemencdengan nilai
terbesar. Untuk _multi-label classification_ nilaici∈cmelambangkan apakah
suatu kelas masuk ke kelasciatau tidak. Bedanya, kita boleh meng- _assign_
lebih dari satu kelas (atau tidak sama sekali). Misalci≥ 0 .5, artinya kita
anggap model tersebut layak masuk ke kelasci, tanpa harus membandingannya
dengan nilaicj(i 6 =j) lain. Inilah yang dimaksud dengan prinsipmutual
exclusivity. Perhatikan Tabel 5.1 sebagai ilustrasi, dimana “1” melambangkan
_class assignment._ 

```
InstanceAgama Politik Hiburan
Berita-1 1 0 0
Berita-2 0 1 0
Berita-3 0 0 1
```
```
(a) Multi- _class_ classification.
```
```
InstanceAgama Politik Hiburan
Berita-1 1 1 0
Berita-2 0 1 1
Berita-3 1 0 1
```
```
(b) Multi-label classification.
```
Tabel 5.1: Ilustrasi _multi-label_ dan _multi-class classification_. Nilai “1” melambangkan
TRUE dan “0” melambangkan FALSE ( _class assignment._.

Sekali lagi, nilaici∈cbernilai [0,1] tetapi keputusan klasifikasi apakah
suatu kelas masuk ke dalamcitidak bergantung pada nilaicj(i 6 =j) lainnya.
Berdasarkan prinsip _mutual exclusivity_, output cpada classifier 5.7
tidak ditransformasi menggunakan _softmax_. Pada umumnya, _multi-label classifier_ melewatkan _output_ cke
dalam fungsi sigmoid. Dengan demikian, persamaan
5.15 diganti menjadi persamaan 5.16 pada _multi-label classifier_.

ci= sigmoid(ci) (5.16)
Berhubung cara menginterpretasikan _output_ berbeda dengan _multi-class_
_classification_, cara evaluasi kinerja juga berbeda. Ada dua pendekatan evaluasi
pada _multi-label classification_. Pertama, kita evaluasi kinerja _binary classification_ untuk
setiap kelas. Pada pendekatan ini, seolah-olah kita memiliki
banyak _binary classifier_ untuk melakukan klasifikasi. Kedua, kita dapat
mengevaluasi kinerja _multi-label classification_ itu sendiri. Perhatikan Gambar
5.8! Pendekatan pertama ibarat membandingkan kolom _desired output_ untuk
masing-masing kelas dengan _prediction_ yang berkorespondensi. Pada pendekatan
kedua, kita membandingkan baris untuk tiap-tiap prediksi (seperti biasa).
Saat kita membandingkan tiap-tiap baris prediksi, kita bisa jadi menda-


```
5.6 Pembelajaran sebagai Permasalahan Optimisasi 71
```
```
Instance Agama Politik Hiburan
Berita- 1 1 1 0
Berita- 2 0 1 1
Berita- 3 1 0 1
```
```
Instance Agama Politik Hiburan
Berita- 1 1 1 0
Berita- 2 0 1 1
Berita- 3 1 0 1
```
```
Original
Instance Agama Politik Hiburan
Berita- 1 1 1 1
Berita- 2 0 1 1
Berita- 3 0 0 1
```
```
Prediction
```
```
Instance Agama Politik Hiburan
1 1 0
0 0 1
0 1 0
```
```
Exact match
Partially correct
Complete incorrect
```
```
Evaluate binary
_classification_  sepa _rate_ ly
```
```
Evaluate multi-label
_classification_  at once
Original Prediction
```
```
Gambar 5.8: Cara mengevaluasi _multi-label classifier_.
```
patkan prediksi tipe _exact match_ (seluruh prediksi sama dengan _desired output_ ),partially
correct(sebagian prediksi sama dengan _desired output_ ) atau
_complete incorrect_ (tidak ada prediksi yang sama dengan _desired output_ ).
Dengan ini, evaluasi _multi-label classification_ relatif lebih kompleks dibanding
_multi-class classification_ biasa. Untuk mendapatkan _multi-label classification_
accuracy, kita dapat menghitung berapa seberapa banyak _exact match_ dibandingkan
banyaknya _instance_ (walaupun hal ini terlalu ketat). Selain itu, kita
dapat menghitung _loss_ menggunakan _cross entropy_ untuk mengevaluasi kinerja
saat melatih _multi-label classifier_, layaknya _multi-class classifier_. Kamu
dapat membaca [29] lebih lanjut untuk teknik evaluasi _multi-label_ classifica-
tion.

