多分类学习：OvO、OvR、ECOC

最新推荐文章于 2024-10-04 15:20:13 发布
最新推荐文章于 2024-10-04 15:20:13 发布
阅读量2k 收藏 6
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 多分类学习 机器学习 ECOC
请明确标注出处
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33583069/article/details/112167493
本文介绍了 ECOC（Error-Correcting Output Codes）方法，它是多分类学习的一种策略，通过将多类问题转化为二分类问题。ECOC 通过构建 codebook 来实现错误纠正能力，允许在部分分类器出错的情况下仍能正确分类。文章详细讲解了 ECOC 的工作原理，包括如何生成 codebook，以及与 One-vs-Rest 和 One-vs-One 策略的关系。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

OvO

OvR


MvM

ECOC


了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
多类别分类算法：一对一（OvO）和一对剩余（OvR）
syntax_api860的博客
09-18 2196
一对剩余（One-vs-Rest，简称OvR）策略是另一种常用的多类别分类策略。与OvO策略不同，OvR策略将多类别分类问题转化为K个二分类子问题。OvO策略将多类别分类问题转化为多个二分类子问题，而OvR策略将多类别分类问题转化为K个二分类子问题。最后，我们使用训练好的分类器对测试集进行预测，并计算预测的准确率。一对一（One-vs-One，简称OvO）策略是将多类别分类问题转化为多个二分类子问题的方法。具体而言，对于K个类别，OvO策略会构建K(K-1)/2个分类器，每个分类器用于区分两个类别。
机器学习（三十七）：OvO 和 OvR
全栈川川
11-08 1321
OvO和OvR方法。主要介绍这两种方法将二分类算法转为多分类。
多分类学习
天空飘来五个字
02-28 3564
1.基本思想： 考虑到N个类别C1，C2，…，Cn， 多分类学习的基本思路：拆解法，即将多分类任务拆解为若干个二分类任务求解。 具体讲，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。2.拆分策略 给定数据集D={（x1,y1）,（x2,y2），…，（xm,ym）}，yi属于{C1，C2，…，CN}： 1）一对一（
[机器学习-原理与实践]逻辑回归(LogisticRegression)多分类(OvR, OvO, MvM）
Harry的博客
07-02 9857
这里写目录标题前言One-VS-RestOne-Vs-One实践案例总结 前言 逻辑回归分类器（Logistic Regression Classifier）是机器学习领域著名的分类模型。其常用于解决二分类（Binary Classification）问题。 One-VS-Rest 假设我们要解决一个分类问题，该分类问题有三个类别，分别用△，□和×表示，每个实例（Entity）有两个属性（Attribute），如果把属性 1 作为 X 轴，属性 2 作为 Y 轴，训练集（Training Dataset）的
sheng的学习笔记-AI-多分类学习:ECOC,softmax
coldstarry的专栏
03-08 1369
深度学习多分类，OvR,OvO,OvA,MvM,ECOC,softmax
多分类学习（OvO、OVR、MVM 原理区别）
qq_34120015的博客
03-20 4752
  多分类问题解决思路，一般来说，用二分类学习器解决多分类问题，基本思想是先拆分后集成，也就是先将数据集进行拆分，然后多个数据集可训练多个模型，然后再对多个模型进行集成。这里所谓集成，指的是使用这多个模型对后续新进来数据的预测方法。   具体来看，依据该思路一般有三种实现策略，分别是“一对一”（One vs Ons，简称OvO）、“一对剩余”（One vs Rest，简称OvR）和“多对多”（Many vs Many，加成MvM）。接下来我们逐个讨论。 1.OvO策略 拆分策略   OvO的拆分策略比较
机器学习：二分类到多分类-ovr,ovo,mvm,sofmax
随便记记
07-06 2742
一般情况下，我们都认为逻辑回归（LR）用来解决二分类问题，BCE损失函数也是用来解决二分类问题的，那逻辑回归以及BCE损失函数能否用来做多分类任务呢，答案是肯定的。有两种方法 一、将多分类任务拆解成多个二分类任务； 二、对传统的逻辑回归模型进行改造，使之变为softmax回归模型进行多分类任务求解(也就是sklearn中逻辑回归的multi_class=‘multinomial’), 我们可以认为多元逻辑回归就是sofmax回归 多分类任务拆解成多个二分类器 将多分类任务拆为多个二分类任务求解，一般有.
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-03多分类学习与类别不平衡处理
vanilla698的博客
04-23 819
我们在上一节介绍了「线性判别分析（LDA）」，LDA的从二分类任务可以推广到多分类任务中。而现实中常遇到的多分类学习任务。有些二分类的学习方法可以直接推广到多分类，但是更多情况下是基于一些策略，利用二分类学习器来解决多分类的问题。
56-OvR 和 OvO
qq_41033011的博客
10-20 795
前言   在前面系统学习了逻辑回归这种机器学习算法，它是使用回归的方式来解决分类问题。之前提到过，逻辑回归只可以解决二分类的问题，不过我们可以稍加改造，使得逻辑回归算法同样可以解决多分类问题。   其实这种改造方式不是只针对逻辑回归这一种方式，而是一种通用的对近乎所有的二分类算法都可使用这种方式让它们能够作用在多分类问题上。那么这种改造方式通常有两种：OvR 和 OvO。 OvR（One vs Rest）   我们首先来看一下 OvROvROvR（One vs Rest），即 1 对剩余的所有，有些地方有
纠错输出代码 (ECOC) 分类器：用于多类分类的纠错输出代码 (ECOC)。-matlab开发
06-01
“用于多类分类的纠错输出代码 (ECOC)”。 不同的代码矩阵，即一对一，一对所有，密集随机和稀疏随机实现。 您还有机会在 MLP 神经网络和支持向量机分类器之间切入。 - 打开 Matlab，更改目录并运行“Demo.m” - 在演示中，我使用 Segment 数据集只是为了展示代码的工作原理。 您应该以该格式准备数据集。 - 要阅读更多信息，请转到文件夹“文件”。 引文： - Nima Hatami：基于顺序代码收缩的 Thinned-ECOC 集成。 专家系统。 应用程序39(1): 936-947 (2012) - Giuliano Armano、Camelia Chira、Nima Hatami：使用拒绝选项进行可靠文本分类的二元学习器集合。 海思 (1) 2012: 137-146 - Giuliano Armano、Camelia Chira、Nima Hatami：多
通俗理解OvO与OvR
热门推荐
alw_123的博客
08-08 1万+
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，但在更多情形下，我们是基于一些策略，利用二分类算法来解决多分类问题。例如：OvO、OvR。 OvO 假设现在训练数据集的分布如下图所示（其中A，B，C代表训练数据的类别）： 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...
机器学习笔记（五）逻辑回归 、决策边界、OvR、OvO
qq_45723275的博客
03-29 2825
目录1、分类问题2、逻辑回归3、损失函数4、决策边界4、OvR与OvO 1、分类问题 机器学习中有三大问题，分别是回归、分类和聚类。线性回归属于回归任务，而逻辑回归和k近邻算法属于分类任务。逻辑回归算法主要应用于分类问题，比如垃圾邮件的分类（是垃圾邮件或不是垃圾邮件），或者肿瘤的判断（是恶性肿瘤或不是恶性肿瘤）。在二分类的问题中，我们经常用 1 表示正向的类别，用 0 表示负向的类别。 2、逻辑回归 logistic回归是广义线性回归，因此与线性回归有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有y^=wx
ovo以及ovr的直观理解
like_study_cat的博客
05-27 3136
多分类问题与二分类问题关系 首先，两类问题是分类问题中最简单的一种。其次，很多多类问题可以被分解为多个两类问题进行求解（请看下文分解）。所以，历史上有很多算法都是针对两类问题提出的。下面我们来分析如何处理多分类问题： 直接分成多类 一对一的策略（OVO） 给定数据集D这里有N个类别，这种情况下就是将这些类别两两配对，从而产生N(N−1)2个二分类任务，在测试的时候把样本交给这些分类器，然后进行投票。 一对其余策略（ovr） 将每一次的一个类作为正例，其余作为反例，总共训练N个分类器。测试的时候若仅有一个分
最通俗易懂---多分类学习之OvO、OvR、MvM
qq_42003997的博客
01-06 9298
多分类学习之OvO、OvR、MvM
机器学习实现多分类OVO和OVA
最新发布
weixin_74009895的博客
10-04 691
机器学习实现多分类
多分类-- ROC曲线和AUC值
haoji007的博客
09-10 2396
方法2：首先，对于一个测试样本：1）标签只由0和1组成，1的位置表明了它的类别（可对应二分类问题中的‘’正’’），0就表示其他类别（‘’负‘’）；在训练完成后，计算出每个测试样本的在各类别下的概率或置信度，得到一个[m， n]形状的矩阵P，每一行表示一个测试样本在各类别下概率值（按类别标签排序）。相应地，将每个测试样本的标签转换为类似二进制的形式，每个位置用来标记是否属于对应的类别（也按标签排序，这样才和前面对应），由此也可以获得一个[m， n]的标签矩阵L。print '超参数：', model.C_
多分类问题OvO,OvR,MvM
kylin_learn的博客
08-24 1万+
 
多类分类器
FacingTheSunCN的专栏
12-25 1392
在分类问题中，多类问题的处理方式通常有如下两种方法： one vs. all (one vs. rest) The one-vs.-rest (or one-vs.-all, OvA or OvR) strategy involves training a single classifier per class, with the samples of that class as po
多类支持向量机分类方法综述与比较
1. **一对一法 (One-vs-One, OVO)**: 这种方法将多类问题分解为多个二分类问题，每个类别与其他所有类别进行单独的对比。这样，每一对类别都会得到一个决策结果，最终通过投票机制决定最终类别。OVO的优点在于简单...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

真·skysys

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值