多分類問題還是以二分類為基礎，即將多分類任務拆解為多個二分類任務。
具體來說就是先對問題進行拆分，然後對每個二分類任務訓練乙個分類學習器；測試時對這些分類器的**結果進行彙總，然後得出最終分類結果。
①、流程
將n個類別進行兩兩配對，產生n(n-1)/2 個二分類任務，然後為每乙個二分類任務訓練乙個分類器。測試階段，分類器將新樣本進行**，得到n(n-1)/2個**結果，最終結果通過」投票」產生。
①、流程
對於由n個類別的樣本，每次將樣本的乙個樣例作為正例，其餘樣例作為反例，訓練n個分類器。測試時，若僅有乙個分類器**為正例，則將其作為最終結果。若由多個分類器**為正例，則選擇分類器的**置信度最大的為最終結果。
ovr、ovo 比較：
ovrovo
訓練分類器數
nn(n-1)/2
儲存開銷和測試時間開銷小大
訓練時間開銷
每個分類器使用全部訓練樣例 ，大
每個分類器僅用兩個類的訓練樣例，小
①、流程
每次將若干個樣例作為正例，若干個樣例作為反例。mvm的正反類構造需要特殊設計，通常採用「糾錯輸出碼」。
②、糾錯輸出碼（ecoc）
步驟：編碼：
解碼：
機器學習 邏輯回歸如何做多分類任務
如果乙個樣本只對應於乙個標籤，我們可以假設每個樣本屬於不同標籤的概率服從於幾何分布，使用多項邏輯回歸 softmax regression 來進行分類。因此，多項邏輯回歸實際上是二分類邏輯回歸在多標籤分類下的一種拓展 當存在樣本可能居於多個標籤的情況時，我們可以訓練 k個二分類的邏輯回歸分類器。第l...
機器學習之SVM多分類
以下內容參考 王正海 基於決策樹多分類支援向量機岩性波譜分類 svm本身是應用於二分類的，所以在處理多分類並且想應用svm有必要進行改進svm如果直接在目標函式上進行修改的話，就是將多個分類面的引數合併到乙個最優化問題上，顯然難度太大。但是對於lr的話，可以直接拓展為softmax多分類。常見的方法...
機器學習 邏輯回歸 多分類問題
from sklearn.linear model import logisticregression 1 penalty 使用指定正則化項 預設 l2 2 dual n samples n features取false 預設 3 c 正則化強度，值越小正則化強度越大 4 fit intercept...