通俗理解OvO與OvR

2021-09-25 23:40:07 字數 1813 閱讀 1450

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假設現在訓練資料集的分布如下圖所示(其中abc代表訓練資料的類別):

如果想要使用邏輯回歸演算法來解決這種3分類問題,可以使用ovoovo(one vs one)是使用二分類演算法來解決多分類問題的一種策略。從字面意思可以看出它的核心思想就是一對一。所謂的「一」,指的是類別。而「對」指的是從訓練集中劃分不同的兩個類別的組合來訓練出多個分類器。

劃分的規則很簡單,就是組合(cn2

c_n^2

cn2​

,其中n表示訓練集中類別的數量,在這個例子中為3)。如下圖所示(其中每乙個矩形框代表一種劃分):

分別用這3種劃分,劃分出來的訓練集訓練二分類分類器,就能得到3個分類器。此時訓練階段已經完畢。如下圖所示:

在**階段,只需要將測試樣本分別扔給訓練階段訓練好的3個分類器進行**,最後將3個分類器**出的結果進行投票統計,票數最高的結果為**結果。如下圖所示:

假設現在訓練資料集的分布如下圖所示(其中abc代表訓練資料的類別):

如果想要使用邏輯回歸演算法來解決這種3分類問題,可以使用ovrovr(one vs rest)是使用二分類演算法來解決多分類問題的一種策略。從字面意思可以看出它的核心思想就是一對剩餘。一對剩餘的意思是當要對n種類別的樣本進行分類時,分別取一種樣本作為一類,將剩餘的所有型別的樣本看做另一類,這樣就形成了n個二分類問題。所以和ovo一樣,在訓練階段需要進行劃分。

劃分也很簡單,如下圖所示:

分別用這3種劃分,劃分出來的訓練集訓練二分類分類器,就能得到3個分類器。此時訓練階段已經完畢。如下圖所示:

在**階段,只需要將測試樣本分別扔給訓練階段訓練好的3個分類器進行**,最後選概率最高的類別作為最終結果。如下圖所示:

機器學習 邏輯回歸(OvR 與 OvO)

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