복수 분류편(Multiple Classification)은 기계 학습 및 데이터 마이닝 분야에서 사용되는 중요한 알고리즘 중 하나로, 입력 데이터를 여러 클래스 또는 카테고리로 동시에 분류하는 방법을 의미한다. 복수 분류는 일반적으로 각 데이터 포인트가 여러 개의 레이블을 가질 수 있는 상황에서 적용되며, 이는 단일 클래스 분류(Single Classification)와 구별된다.

복수 분류편에는 여러 접근 방식이 있으며, 대표적으로 다음과 같은 방법들이 있다.

1. 다중 레이블 분류(Multi-Label Classification): 각 샘플이 여러 클래스에 속할 수 있는 경우로, 예를 들어 영화의 장르를 분류할 때 하나의 영화가 액션, 드라마, 스릴러 등 여러 장르에 모두 속할 수 있는 상황을 다룬다.

2. 다중 클래스 분류(Multi-Class Classification): 각 샘플이 하나의 클래스에만 속하는 경우로, 예를 들어 손글씨 숫자 인식에서 각 숫자(0-9)를 단일 클래스로 분류하는 경우를 포함한다.

복수 분류편의 주요 알고리즘으로는 결정 트리(Decision Trees), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines), 인공 신경망(Artificial Neural Networks), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 있으며, 각 알고리즘은 고유한 방식으로 데이터를 학습하고 분류한다.

복수 분류의 성과는 일반적으로 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수(F1 Score) 등의 평가 지표로 측정되며, 이러한 지표들은 모델의 성능을 비교하고 개선하는 데 사용된다. 복수 분류는 텍스트 분류, 이미지 분류, 의료 진단 등 다양한 분야에서 활용되며, 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다.