关于OvO和OvR

Question

老师，我们平时可以利用OvO和OvR传入一个分类器，进行多分类任务，但是这个OvO和OvR如何确定我们传入的分类器需要分成几个类呢，是根据在fit时对y_train进行分析吗

Answer 1

liuyubobobo 2021-05-06 02:12:23

分类的个数和算法无关，和数据相关。你的数据描述了你的问题。数据识别的数据包含 0-9，它就是一个 10 分类问题；iris 数据集中有三种不同的花的数据，他就是一个 3 分类问题。

继续加油！：）

• 提问者 热心市民小马 #1

  没错老师，但是面对不同的数据，传给对应的算法，但是算法怎么知道是要分成几类呢，比如说y_train里面有很多类，可能是从0-9也可能是从0-3，算法怎么知道分成几类呢，就拿OvR来讲，既然要使用OvR这种形式，就需要明白数据是需要被分成n类的才能依次把数据分成单独一类和剩下的所有作为一类，可是这个n是从何得知呢
  抱歉老师，我感觉我在这个问题上钻牛角尖了，实在是卡在这里了，目前我的理解就可能是按照给定的y_train对里面的数据进行排序或者是其他操作从而得知共有几类 (T＿T)

• liuyubobobo 回复 提问者 热心市民小马 #2

  如果 y_train 里只有 0-3，就肯定是 4 分类问题。y_train 里没有 4-9，模型永远预测不出 4-9。模型知道有几类，是因为训练的数据里存在这些类。你可以在理解一下 knn 是怎么得到多个不同的分类的。如果你使用这一章介绍的技术，以 OvR 为例，如果是是分类问题，你肯定要建立十个 OvR 的模型，对这十类分别判断。类别数字 10，相当于是一个超参数。不要抽象的去想“算法怎么知道是几类”这样的问题，而是去实际动手根据课程的内容，去建立一个多分类模型，然后反过来去观察，这些多分类模型是怎么处理多分类的？

• 提问者 热心市民小马 回复 liuyubobobo #3

  谢谢老师了😭，机器学习还是比较偏向数学，有些时候逻辑实现实在捉摸不透