sklearn:multiclass与multilabel,one-vs-rest与one-vs-one
针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel...在one-vs-all策略中,假设有n个类别,那么就会建立n个二项分类器,每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。...在one-vs-one策略中,同样假设有n个类别,则会针对两两类别建立二项分类器,得到k=n*(n-1)/2个分类器。...,使用过程中要指明使用的二项分类器是什么。...有时训练数据中,类别标签Y可能不是这样的可是,而是类似[[2, 3, 4], [2], [0, 1, 3], [0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2]]这样的格式,每条数据指明了每条样本数据对应的类标号