风火编程--机器学习之二分类模型处理多分类问题

最新推荐文章于 2025-02-12 16:42:47 发布
最新推荐文章于 2025-02-12 16:42:47 发布
阅读量944 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习相关
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42620314/article/details/86618692
本文探讨了如何使用二分类模型处理多分类任务，介绍了两种常见策略：一对多(OvR)和一对一(OvO)，并展示了如何利用sklearn库实现OneVsOneClassifier进行模型训练。

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

使用二分类模型处理多分类问题

描述
OvR: 递归将一个类别与其余类别看做二分类问题处理, 时间复杂度为n
OvO: 对样本类别进行两两组合, 再一次进行二分类, 再对所有分类结果进行投票.

接口

from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
ovo_clf = OneVsOneClassifier(clf)
[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 1万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）
杨秀璋的专栏
07-09 2万+
分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，再用该目标函数预测新数据集的未知属性。本章主要讲述分类算法基础概念，并结合决策树、KNN、SVM分类算法案例分析各类数据集，从而让读者学会使用Python分类算法分析自己的数据集，研究自己领域的知识，从而创造价值。 19.1 分类 19.1.1 分类模型 与前面讲述的聚类模型类似
【Python机器学习】线性模型——用于二分类的线性模型
weixin_39407597的博客
01-07 1421
线性模型也广泛用于分类问题，对于二分类问题，可以用以下公式进行预测： y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b>0 公式与现行回归的公式非常类似，但没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值。如果函数值小于0，就预测类别-1，否则预测类别+1。
文本分类——怎么将二分类模型应用到多分类问题？
笨笨的企鹅的专栏
09-16 6113
怎么将二分类模型应用到多分类问题 二分类模型数量众多，但实际应用中往往待预测类别数量不只有2个，于是有了一些将二分类模型应用到多分类的方法。 常见二分类模型 One-vs-Rest One-vs-One Directed Acyclic Graph Method 常见二分类模型 逻辑回归 单层感知机 支持向量机 One-vs-Rest 如果有k个类别要预测，...
[DataAnalysis]机器学习中如何用二分类学习器解决多分类问题
TOMACAT的博客
08-27 3万+
一、问题概述 考虑个类别。多分类问题的基本思路是“拆解法”，将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。经典的拆分策略有三种：一对多、一对其余和多对多。 二、拆分方法 1、 将个类别两两配对，形成个二分类任务。在测试阶段，新样本被提交给所有二分类器，然后我们将得到个分类结果，最终结果可通过投票产生：即把被预测得最多的类别作为最终分类结果。 2、 将一个类的样例作为正例，其他所有类的样例最为反...
[机器学习] 二分类模型评估指标---精确率Precision、召回率Recall、ROC|AUC
摩登都市天空---专栏
12-13 2万+
目录 为什么要评估模型? 怎么检验和评估模型? 评估指标 (Evaluation Matrics)是什么? 错误率,精度,误差的基本概念: 分类器评估指标 混淆矩阵 1. 准确率P、召回率R、F1 值 2. ROC与AUC ROC 计算例子 1. 分析数据 2. 针对score，将数据排序 3. 将截断点依次取为score值 为什么要评估模型? 一句话,想找到最有效的模...
收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！
abcdefg90876的博客
04-17 4098
机器学习Author：louwillMachine Learning Lab 本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。包括线性回归、逻辑回归、La...
机器学习实验----逻辑回归实现二分类
m0_73087960的博客
05-20 2505
逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。
【人工智能】机器学习、分类问题和逻辑回归的基本概念、步骤、特点以及多分类问题的处理方法
weixin_51306394的博客
08-14 1381
机器学习、分类问题和逻辑回归的基本概念、步骤、特点以及多分类问题的处理方法
机器学习实战----使用Python和Scikit-Learn构建简单分类器
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-22 7099
今天我们将学习使用Python和Scikit-Learn创建一个简单的文本分类器来识别垃圾邮件。我们将先介绍数据集，并通过可视化和数据预处理方式更好地理解数据集。接着，我们将选择一个算法并使用训练集拟合它。最后，我们将评估该分类器并使用新数据进行预测。
通过二分类来比较神经网络模型和逻辑回归模型
12-24
通过二分类来比较神经网络模型和逻辑回归模型，有三个代码来进行实现
机器学习入门实践--线性模型-分类算法-二分类问题（python）
永远鲜红の幼月的博客
07-14 7311
本博客的理论细节在这里：机器学习入门-分类问题的拟合 本博客侧重于实现，细节理论不再过多赘述，只简单介绍。 逻辑回归理论分析 逻辑回归就是一个二分类问题的分类算法，其根据得出的回归函数可以分为线性逻辑回归和非线性逻辑回归。 1.确定拟合函数h(x) 要拟合的函数有两个，分别是线性逻辑回归函数和非线性逻辑回归函数 线性逻辑回归 对于超平面来说，线性回归的模型是h(x)=kx+b这个k，x，b都可以是多维的，只需要满足kx线性相乘即可。其实，将x增加一个值为1的维度，k和b合成一个向量组，就可以写成矩阵相乘
机器学习（八）二元分类思想解决多元分类问题
Mekeater的博客
12-24 2376
机器学习（八）二元分类思想解决多元分类问题 前言 前面博文中讲到的逻辑回归解决的都是二元分类的问题，比如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件；癌症是良性还是恶性等，那么实际生活中我们会遇到很多不仅仅分两类的问题，比如，邮件归类问题，可以归为work，friend，family，hobby 等等类型；再比如天气分类，可以分为晴天，阴天，下雨，多云等等类型；那么对于这种非二元分类问题，我们如何使用逻辑回归思想...
机器学习:二分类和多分类
最新发布
feeling_time的博客
02-12 1031
二分类是指将输入样本分成两个互斥的类别。邮件 spam 或不是 spam。病人是有病或健康。物品是正品或假货。多分类是指将输入样本分成三个或更多互斥类别。图像分类：识别图片中的物体（如猫、狗、鸟等）。文本分类：将文本归类到多个主题类别中。
【Kay】机器学习——二分类模型的评价
m0_54115636的博客
06-10 436
二分类问题：预测这条数据是0还是1的问题1、混淆矩阵数字代表个数2、召回率、准确率、精确率、
机器学习中的分类模型整理
热门推荐
superY_26的博客
12-02 3万+
概要 机器学习中的分类模型有逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、随机森林、梯度提升树等分类算法，不仅可以进行二分类，还可以进行多分类。 一、逻辑回归 逻辑回归的本质就由线性回归演变而来，是一个线性分类器。sklearn实现的LogisticRegression不仅可用于二分类，也可以用于多分类。 优点： 模型训练速度非常快，计算量只与特征的数目有关。 模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同特征对最后结果的影响。 内存资源占用小，只需要存储特征权重等信息。 逻辑回归的抗噪能力比较强。 缺点
厉害了！使用Elastic的有监督机器学习进行二元分类
点火三周的专栏
08-01 2594
7.6版本的Elastic Stack提供了端到端机器学习管道所需的最后一块拼图。此前，机器学习专注于无监督技术与异常检测。然而，在7.x版本中，已经发布了几个功能。在7.2中，Elasticsearch发布了用于将原始索引转化为特征索引的Transforms。然后7.3、7.4和7.5分别发布了异常值检测、回归和分类。最后在7.6中，你可以使用回归和分类模型与推理ingest处理器来丰富文档。所有这些一起为端到端机器学习管道建立起了闭环。所有这些都可以在Elastic Stack中进行。 为什么要进行有监
[机器学习速成课程] 分类 (Classification)：编程练习-学习笔记
qq_20039347的博客
03-17 534
逻辑回归学习目标：将（在之前的练习中构建的）房屋价值中位数预测模型重新构建为二元分类模型比较逻辑回归与线性回归解决二元分类问题的有效性将问题构建为二元分类问题数据集的目标是 median_house_value，它是一个数值（连续值）特征。我们可以通过向此连续值使用阈值来创建一个布尔值标签。我们希望通过某个城市街区的特征预测该街区的住房成本是否高昂。为了给训练数据和评估数据准备目标，我们针对房屋价...
机器学习之二分类模型评价指标
qq_40216188的博客
06-08 7213
机器学习之二分类模型评价指标一、二分类模型衡量指标1.1 混淆矩阵：Confusion matrix1.2 精确度：Accuracy1.3 准确率：Precision1.4 召回率：Recall 一、二分类模型衡量指标 1.1 混淆矩阵：Confusion matrix P（Positive） ：代表1 N（Negative） ：代表0 T（True） ：代表预测正确 F（False） ：代表预测错误 1.2 精确度：Accuracy 预测正确的结果占总样本的比例。 Precision=TP+TNT
机器学习模板：二进制分类与Shapley值解释
"该资源提供了一个机器学习研究模板，专注于解决二进制分类问题，特别是与COVID-19相关的死亡率预测。模板包含了多种机器学习模型的实现，如Naive Bayes、Logistic Regression、Random Forest、AdaBoost、...
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
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