多分类学习方法One vs. RestOne vs. OneMany vs. Many多输出分类
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多分类学习方法
二分类学习方法推广到多类
利用二分类学习器解决多分类问题（常用）
对问题进行拆分，为拆出的每个二分类任务训练一个分类器
对于每个分类器的预测结果进行集成以获得最终的多分类结果
策略
一对一（One vs. One, OvO）
一对其余（One vs. Rest, OvR）
多对多（Many vs. Many, MvM）
One vs. Rest
如何进行训呢？
假设有N个类，每次把一个类作为正例，其他类作为反例，训练一个二分类器，然后再拿一个类作为正例，其他类作为反例，再训练一个二分类器，依次训练N个分类器，组成多分类器。
如何进行预测呢？
假设有
以上是关于多分类学习方法One vs. RestOne vs. OneMany vs. Many多输出分类的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
MachineLear之Logistic regression classifiers 之 One-vs-all Classification