sklearn中實現多分類任務（OVR和OVO）
sklearn中實現多分類任務（OVR和OVO） 1、OVR和OVO是針對一些二分類算法（比如典型的邏輯回歸算法）來實現多分類任務的兩種最為常用的方式，sklearn中專門有其調用的函數，其調用過程如下所示： 實現結果如下所示： ...
原文：sklearn的SVM的decision_function_shape的ovo和ovr
SVM本是二分類的分類算法，而由於其直逼神經網絡的強大性能，因此也廣被應用於多分類領域，這ovo和ovr就是多分類時需要進行選擇的兩種不同策略。 ovo：one versus one，一對一。即一對一的分類器，這時對K個類別需要構建K K 個分類器 ovr：one versus rest，一對其他，這時對K個類別只需要構建K個分類器。 參考資料： Multi class ovr or ovo . ...
2020-02-05 17:47 0 756 推薦指數：
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