在 python 中使用逻辑回归进行一对一和一对一对所有人的多类分类

Question

这是我对OvO与OvA的理解： 一对一是二元分类，如香蕉与橙子。一个与全部/其余分类将其转换为多个不同的二元分类问题。 我在 python 中对这两个策略的实现产生了非常相似的结果：

卵A：

model = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='ovr', solver='lbfgs')
model.fit(x,y)
model.predict(x)

卵：

model = LogisticRegression()
model.fit(x,y)
model.predict(x)

我想确认我的理解和实施是正确的，因为我得到了类似的结果。 我需要使用逻辑回归实现多类分类的 OvO 和 OvA 策略

Answer 1

我最终将 sklearn 内置类用于 oneVsRestClassifier 和 OneVsOneclassifier