sheng的学习笔记-AI-多分类学习:ECOC,softmax

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基本术语：

若我们欲预测的是离散值，例如“好瓜”“坏瓜”，此类学习任务称为“分类”(classification)；

若欲预测的是连续值，例如西瓜成熟度0.95、0.37，此类学习任务称为“回归”(regression)。

对只涉及两个类别的“二分类”(binary classification)任务，通常称其中一个类为“正类”(positive class)，另一个类为“反类”(negative class)；

涉及多个类别时，则称为“多分类”(multi-class classification)任务。比如跟进图片判断图片中的水果是 苹果，梨，西瓜

多分类学习模型

现实中常遇到多分类学习任务。有些二分类学习方法可直接推广到多分类，但在更多情形下，我们是基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。

通常称分类学习器为“分类器”(classifier)。

考虑N个类别C1,C2,...,CN，多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。

具体来说，先对问题进行拆分，然后为拆出的每个二分类任务训练一个分类器；在测试时，对这些分类器的预测结果进行集成以获得最终的多分类结果。这里的关键是如何对多分类任务进行拆分，以及如何对多个分类器进行集成。

OvR

OvR亦称OvA(One vs