使用sklearn的OneVsRestClassifier将自定义的二进制分类调整为多类分类

Question

我有二进制分类方法名称FM分类器我需要将其应用于多类分类问题，到目前为止，我知道可以使用一些估计量将二进制分类器或回归器转换为多类分类器。我想知道是否可以使用sklearn中的OneVsRestClassifier来实现这个目标？如果是这样，我需要知道如何在代码中应用它？下面的代码是正确的方法吗？

OneVsRestClassifier(FMClassifier(n_iter=100)).fit(X_train,y_train)

Answer 1

是的，它有点像

classifier = OneVsRestClassifier(MyClassifier(param1 = A, param2 = B))
classifier.fit(X_train, Y)
predicted = classifier.predict(X_test)

您只需要确保分类器实现fit和decision_function或predict_proba方法之一。点击此处了解更多信息：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier.html

在您使用OneVsOneClassifier的示例中，这是一个不同的元分类器，具有不同的方法。

Answer 2

在sklearn中，除了OneVsRestClassifier之外，OneVsOneClassifier和OutputCodeClassifier也可用。财政年度：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html.