二分类和三分类是机器学习中常见的分类问题，它们的区别主要在于类别的数量。
1. 二分类：二分类问题是最简单的分类问题，它只有两个类别，通常表示为0和1，或者正例和反例。例如，判断一个样本是否属于某个类别，或者预测一个样本的标签是阳性还是阴性。
2. 三分类：三分类问题则有三种类别，通常用0、1和2表示。例如，在垃圾邮件分类中，可以将邮件分为垃圾邮件、正常邮件和广告邮件三种类型。
无论是二分类还是三分类问题，都需要使用适当的算法和模型来解决。常用的算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯等。在处理实际问题时，需要根据数据的特点和问题的要求选择合适的算法和模型。
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