多类别分类算法：一对一（OvO）和一对剩余（OvR）

多类别分类是机器学习中常见的任务之一。在处理多类别分类问题时，经常会遇到需要将样本分为多个不同的类别的情况。一对一（OvO）和一对剩余（OvR）是两种常用的多类别分类策略。本文将详细介绍这两种策略，并提供相应的源代码。

一、一对一（OvO）策略

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。在预测阶段，通过投票或概率加权的方式来确定最终的类别。

下面是使用OvO策略进行多类别分类的Python示例代码：

from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris