You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
# 多分类学习
现实中常遇到多分类学习任务。有些二分类算法可以直接推广到多分类， ， ， ：
## OvO
假设现在训练数据集的分布如下图所示（其中`A`， ，
< div align = center >< img src = "./img/1011.jpg" , height = "300" width = "400" /></ div >
如果想要使用逻辑回归算法来解决这种`3`分类问题，可以使用`OvO`。`OvO`(`One Vs One`)是使用二分类算法来解决多分类问题的一种策略。从字面意思可以看出它的核心思想就是**一对一**。所谓的“一”，指的是类别。而“对”指的是从训练集中划分不同的两个类别的组合来训练出多个分类器。
划分的规则很简单，就是组合($$C_n^2$$，其中`n`表示训练集中类别的数量，在这个例子中为`3`)。如下图所示(其中每一个矩形框代表一种划分)：
< div align = center >< img src = "./img/1012.jpg" , height = "500" width = "400" /></ div >
分别用这`3`种划分，划分出来的训练集训练二分类分类器，就能得到`3`个分类器。此时训练阶段已经完毕。如下图所示：
< div align = center >< img src = "./img/1013.jpg" , height = "500" width = "400" /></ div >
在预测阶段，只需要将测试样本分别扔给训练阶段训练好的`3`个分类器进行预测，最后将`3`个分类器预测出的结果进行投票统计，票数最高的结果为预测结果。如下图所示：
< div align = center >< img src = "./img/1014.jpg" , height = "300" width = "400" /></ div >
## OvR
如果想要使用逻辑回归算法来解决这种`3`分类问题，可以使用`OvR`。`OvR`(`One Vs Rest`)是使用二分类算法来解决多分类问题的一种策略。从字面意思可以看出它的核心思想就是**一对剩余**。一对剩余的意思是当要对`n`种类别的样本进行分类时，分别取一种样本作为一类，将剩余的所有类型的样本看做另一类，这样就形成了`n`个二分类问题。所以和`OvO`一样，在训练阶段需要进行划分。
划分也很简单，如下图所示：
< div align = center >< img src = "./img/1015.jpg" , height = "400" width = "400" /></ div >
分别用这`3`种划分，划分出来的训练集训练二分类分类器，就能得到`3`个分类器。此时训练阶段已经完毕。如下图所示：
< div align = center >< img src = "./img/1016.jpg" , height = "400" width = "400" /></ div >
在预测阶段，只需要将测试样本分别扔给训练阶段训练好的`3`个分类器进行预测，最后选概率最高的类别作为最终结果。如下图所示：
< div align = center >< img src = "./img/1017.jpg" , height = "300" width = "400" /></ div >
