使用二分类的思想来完成多分类的任务。
one vs all
将某一类以外的作为另一类。问题是容易导致样本失衡。
one vs one
只看两个类别建立二元分类器。需要C_n_2个分类器……
对预测的对象，在这些分类器上进行投票，选择投票最多的一类为预测的类别。
使用二分类的思想来完成多分类的任务。
one vs all
将某一类以外的作为另一类。问题是容易导致样本失衡。
one vs one
只看两个类别建立二元分类器。需要C_n_2个分类器……
对预测的对象，在这些分类器上进行投票，选择投票最多的一类为预测的类别。